《当产品经理遇到人工智能》

第一章、洞察力:从产品经理角度认识人工智能

全球人工智能(AI)产业链结构

人工智能产业链结构分为基础层(计算基础设施)、技术层(软件算法及平台)与应用层(行业应用及产品)。

(1)基础层:整个产业的基础,主要是研发硬件及软件,如芯片、传感器、数据资源、云计算平台等,为人工智能提供数据及算力支撑。

(2)技术层:产业的核心,主要是研究各类感知技术与深度学习技术,并基于研究成果实现人工智能的商业化构建。可以从三个维度来理解:算法理论(机器学习算法、类脑算法)、开发平台(基础开源框架、技术开放平台)和应用技术(计算机视觉、自然语言理解和人机交互)。

(3)应用层:产业的延伸,主要将各类人工智能技术应用到实际细分领域,实现向各传统行业的渗透,满足人们生产生活的具体需求。应用层面,我们可以从行业解决方案(“AI+”)和典型产品(机器人、智能音箱、智能汽车、无人机等)两个角度来看。

人工智能的支撑:数据、算力、算法。

第二章、职业探索:从行业应用到职业素养

人工智能应用:制造业(智能机器人)、物联网(智能家居)、金融(智能支付)、零售(无人便利店)、交通(智慧城市)、安防(人脸识别)、医疗(协助诊断、疾病预测)、教育(智慧教育)、物流(智能仓储)

AI产品经理的分类:

1、基础层的AI产品经理:

基础层主要负责提供计算能力和数据支持,面对的主要是企业客户。要对企业用户的诉求要比较了解。适合具有相关行业的技术背景的人才。

2、技术层的AI产品经理:

技术层包括技术、算法、框架3个领域。主要工作是定义技术类产品。需要具备的能力:产品能力的划分、技术的产品包装。

3、应用层的AI产品经理:

应用层包括搜索、地图、智能客服、语音输入、智能输入法、智能拍照。更加考验设计产品的基本功,在了解人工智能技术的基础上,结合用户需求和市场特点,创造性地设计好用的产品。

5个基本职业素养:技术理解能力、具备业务经验与知识、全新的交互方式、行业认知和趋势判断、深厚的人文素养。

总之,人工智能相关专业技能和专业知识是AI产品经理的硬实力,学习力、思考力、协作力、心态情商、领导力则是AI产品经理的软实力。

第三章、基础素质:产品经理必备的人工智能基础知识

两个原则:

(1)深入算法的研究不是产品经理的主要工作

(2)学习人工智能知识是一个持续的过程

选择样本验证:留出法、交叉验证法、自助法

常用模型评价指标:

1)分类模型评价指标:准确率、精确率、召回率、F1

2)回归模型评价指标:均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差、R方误差

智能硬件设计流程:

需求分析、产品形态定义、硬件设计(BOM规划,包括硬件产品多需物料明细表,工艺产品设计、结构设计)、软件设计(方案设计、界面设计、开发测试)、软硬联调、试样生产、量产。

第四章、产品模式:常见产品的应用分析

语音识别、自然语言处理、语音合成、计算机视觉(人脸识别、对象检测、图像分类、目标跟踪、图像分割、图像描述)、机器人(安防、运输、仿生、)

第五章、产品内功:树立AI产品的方法论

产品的定位和方向、产品的应用场景和目标、数据驱动产品、需求的优先级评估

第六章、产品外功:沟通、协作与推动能力

学会说和听,降低沟通成本、明确产品规划,促进团队协作、学习型团队,项目整体推动、

第七章、方案落地:AI产品的方案设计

定义需求——解决什么问题

数据工作——智能模型基础

产品设计——良好的产品架构

上线跟踪——产品的持续迭代

第八章、发展模式:产品的成长之路

商业模式——确定产品的发展逻辑

市场分析——如何实现突破进入市场

产品思维——B端与C端产品设计

教育行业(重点解决个性化教育),应用主要有:自适应/个性化学习、虚拟导师、教育机器人、科技教育、VR/AR的场景式教育

第九章、核心价值:自我学习与成长

核心能力:产品方案撰写能力、需求拆解能力、产品大局观

自我迭代:持续学习、注重实践、勇于尝试、好奇心、关注趋势、独立人格

 

posted @ 2020-09-05 16:32  Andy_George  阅读(102)  评论(0编辑  收藏  举报