在成为AI产品经理之前你要好好阅读这篇文章,你必须知道AI的理论知识框架;学习到如何成为一个AI产品经理并且了解到AI产品经理如何在工作中发挥作用,以及AI产品经理需要从哪些方面锻炼能力,知己知彼方可百战不殆。
先要了解AI是什么,凡是通过机器学习,实现机器替代人力的技术,就是AI。机器学习是什么呢?机器学习是由AI科学家研发的算法模型,通过数据灌输,学习数据中的规律并总结,即模型内自动生成能表达(输入、输出)数据之间映射关系的特定算法。
AI解决方案比互联网解决方案有什么优势:再也不需要去归纳总结知识和规律,然后进行越来越复杂的编程,只需要用数据喂养机器,让机器完成所有工作。而且传统的互联网解决方案遇到需要求变时,是个头痛的事,因为直接让工程师对程序、算法进行修改的过程中会需要考虑很多既有程序带来的限制及改动后的未知风险,而AI模型是可以迁移、叠加利用的,所以需求变化时,少了很多既有积累的东西带来的问题。
AI的根基从数学理论开始,数学理论(包括:线性代数、概率论、统计学、微积分)的基础上我们得以有机器学习理论,机器学习理论(包括:监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习)的基础上我们得以有基础技术,基础技术(包括:机器学习ML、深度学习DL、语音识别ASR、语音合成TTS、计算机视觉CV、机器视觉MV、自然语言理解NLU、自然语言处理NLP、专家系统)的基础上AI应用得以实现。不仅是数学理论,物理理论也是AI的根基。在更深度的AI建模等理论需求中,很多所谓的“数学理论”其实原型来自于“物理理论”。
机器学习方式有多种,每种机器学习方式又有多种算法。机器学习方式可以配合利用,且各种算法模型也可以结合利用。
由于云计算解决了计算力的问题,又有开源算法以及Google等公司开放的框架可利用,很多AI产品的落地条件只剩下找到数据了。过去多年互联网的发展很好地打下了数据基础,互联网应用是很好的数据采取端口。产品经理要负责AI产品的时候同样需要多花心思设计应用的数据采集体系,使得可更高效地采集数据,且采集数据更便于形成优质样本。
目前人才需求是市场第一需求。人才包括新兴岗位:AI算法科学家、AI工程师、人工智能训练师、AI产品经理、数据标注专员。涉及到关键性应用时,AI算法科学家、AI工程师是最稀缺且第一需求人才;涉及到非关键性应用时,AI产品经理为最稀缺且第一需求人才。