本文探讨了产品经理如何入门人工智能领域。文章首先解析了当前 AI 火热的核心技术——机器学习与深度学习，阐述了其与物联网、大数据、云计算的关联。接着从产品价值角度分析了机器学习如何开创新产业及改造现有产业，如推荐系统、自动驾驶等。随后详细拆解了 AI 产品经理的工作内容，包括理解技术现状、定义业务场景、推进研发及挖掘市场价值，并对比了其与互联网产品经理的区别。最后提供了具体的学习路径建议，涵盖数学基础、理论书籍、编程技能及实战演练，并补充了常见误区与未来展望，旨在帮助读者系统性地规划转型路径。
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如果你是一名打算进入 AI 领域的产品经理，那么这篇文章一定要看。作者从 6 个方面详细阐述了自己关于入门 AI 领域的思考以及学习方法总结，希望对你有所帮助。
引言
现在 AI 越来越热门，很多产品经理都想抓住这个机会窗口，进入 AI 领域成为 AI 产品经理。也许你经历过了媒体上各种 AI 远景的洗脑、趋势文章的冲击以及技术文章的打击，现在的你，是不是发现自己已经完全蒙圈了？也许你已经尝试过找书籍资料、网上课程或培训机构，是不是发现并没有成熟的 AI 产品经理入门学习方法？
好了，今天这篇文章我将向您分享我对入门人工智能学习方法上的一些思考。
我是一名互联网产品经理，也希望进入 AI 领域。目前为止，我已经用了 2 个月的业余时间学习入门知识，但还不能算是入门，原因就是人工智能领域的概念过于宽泛，技术门槛较高。我先用这 2 个月的学习成果，分享一下我对于入门 AI 领域学习方法的思考，给大家抛个砖，也许能为大家节省一些时间。不过还是先声明下，我目前还不是 AI 产品经理，下面内容也仅是我个人主观的思考，如果出现错误，欢迎大家指导与建议。
本文分为六个章节，用逐步推导的方式分析入门所需知识。
首先，分析了导致目前 AI 火热的关键核心技术——机器学习；
其次，介绍了如何理解机器学习技术；
第三，从产品的角度分析'机器学习技术'能给产品带来的商业价值；
第四，产品经理角色在机器学习技术场景下可能进行的工作内容；
第五，结合工作内容给出我对入门学习方式的看法；
最后，给出了我个人的学习情况与计划。（注：重点是四、五两章，对 AI 已有了解的同学，可以直接跳过去看）
我们现在就把视角放在：利用新的技术环境，改变原有场景的交互方式，把过去难以解决的问题，解决好。因为新技术会改造原有产业，企业只有在思维上跟上新的时代，才能在未来的商业中保持优势。这一点我们不难从 BAT 这些大厂上面看到，他们在接受新技术上从来都是非常迅速，尤其是百度，目前已经是"All in 人工智能"的战略构想。
这一观点上，我认为目前 AI 技术相对是不够成熟的，那么了解好技术可能实现的能力范围，技术本身所需要的成本还有当前存在的技术瓶颈，可能是 AI 产品经理需要具备的基础。按照以往的经验，如果在最初使用技术时并不了解技术的相关特性，那么当技术产生问题的时候一定会让你充分理解其全部特性，并浪费掉更多的精力。
了解 AI 技术现状会有两种渠道：
通过公司内部的 AI 技术团队了解现状：这一点针对大公司自有 AI 技术团队时，可以很方便的了解现有技术情况，多与公司的科学家与工程师们沟通玩耍，进步会飞快起来。
通过第三方提供 AI 平台或 AI 框架了解技术现状：这一点针对一些中小公司，公司可能没有 AI 技术团队，这时充分利用第三方平台提供的 AI 技术也是一个理想的选择。
观点二：AI 产品经理需要寻找并定义 AI 业务场景
上一点说过了，技术永远都不够成熟，AI 产品经理需要在深度理解技术优劣势的基础上，寻找到可以提供更好用户体验的业务场景。也就是说，如何结合当前现有 AI 技术与业务场景，为用户提供更好更便捷用户体验的产品。这时，AI 产品经理主要的工作就是：【完成当前技术与现有市场需求的映射】。这一点我要特别说的是，根据以往的经验，在技术能力不足时，很多场景的业务需求都不需要我们 100% 的解决，只需要利用现有技术为用户解决最为关键的问题即可。只不过，我们需要评估好，这样是否真的能够提升用户体验，而不是带来了新的麻烦。
另外，如果 AI 产品经理真的发现了有良好用户体验的智能化场景时，还需要充分评估产品定位、用户价值、成本、商业价值等因素是否相匹配，毕竟当前 AI 技术的实现成本还是相对很高的。不是你有想法，技术就能实现。也不是技术能实现，公司就能付得起成本。即使条件都能满足时，也存在一个巨大的风险，就是做出来一个没有市场价值的产品。
我认为任何产品经理的核心职责都是让产品具备更好的市场价值，那么 AI 产品经理也不应该例外，他应当有良好的对产品的理解，对用户群体的理解，对业务场景的理解，这些都是产品经理应当具备的基本素质。并且在市场由技术竞争逐步转变为产品竞争的时候，AI 产品经理让现有技术所定义的产品价值能够转化为商业价值，就是其核心的工作。
4.2 AI 产品经理与互联网产品经理的区别
我也是一名想要转型成为 AI 产品经理的互联网产品经理，相信很多伙伴也都是这种情况，因此在一起交流学习的学友们第二大关注的问题就是【AI 产品经理与互联网产品经理到底有哪些区别？】，在此我也仅从个人的主观角度，给出一些观点：
AI 产品经理和互联网产品经理可能是不同岗位：AI 产品经理也许就像是 2C 前台产品经理、2B 产品经理、后台产品经理、商业产品经理一样，干着不同类型的工作，拥有不同类型岗位名称。AI 产品经理的核心技能可能就是对机器学习的深入理解。
AI 产品经理比互联网产品经理多了一种语音交互方式：机器学习促进了语音识别技术的发展，也促进发展了语音交互场景。AI 语音交互的设计要比手机/PC 端的交互设计难很多，因为语音交互系统不是限定好的 GUI 操作界面，而是不便于规范且自由延展的自然语言。会话的开放性意味着 AI 交互设计者必须考虑用户可能采取的几乎无数的选择。要能够理解用户，了解他们的动机，然后合乎逻辑地思考如何引导他们完成一件事情。
AI 产品经理与互联网产品经理关注的业务范围不同：互联网 PM 可能会深入关注局部业务范围的产品优化与用户价值，而 AI 产品经理可能需要在基于公司业务的整体范围，寻找存在 AI 优化的场景需求。
AI 产品经理比互联网产品经理更关注数据：机器学习是使用数据喂养出来的成果，需要使用数据指导交互设计，即，有了更强的数据需求。
我认为最快速的学习入门有两种方法：1）在招聘市场厮杀，尽快就业 AI 领域；2）学习部分基础知识后，选定目标应用方向进行实战演练。下面我们将对两项进行一一详述。
第一，尽快就业
首先，来看看我从招聘市场找来的两条典型的岗位要求：
公司 A：深入理解 NLP，图像视觉、深度学习等技术，有能力将技术转化为产品，直接创造用户价值；
公司 B：对推荐系统、机器学习和大数据处理感兴趣，熟悉其中一项或者多项；
根据上面这种典型要求，我认为要想顺利进入这些公司，至少要针对以下名词有详细理解：AI(人工智能)、AGI(通用人工智能)、ML(机器学习)、DL(深度学习)、NLP(自然语言处理)、NLU(自然语言理解)、CV(计算机视觉)、MV(机器视觉)、ASR(自动语音识别)、TTS(语音合成)、知识图谱、区块链。然后，就是不断投递简历，从面试实战中找规律、碰运气。如果能尽早进入 AI 团队，尽早磨练，将是最快速入门 AI 的方式。
