AI产品经理，应掌握哪些技术？

美国的麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）专门负责科技成果转化商用的部门研究表明：

每一块钱的科研投入，需要100块钱与之配套的投资（人、财、物），才能把思想转化为产品，这样的情况还是在不考虑产品是否被市场认可的前提下。

1:100，就是科学家的专利到产品落地的距离，在人工智能时代下的产品，恐怕会比1:100有更悬殊的比例，主要因为当前人工智能领域的一些技术瓶颈，例如：

1. 近些年发展迅速的深度学习（deep learning）在应用的时候对于技术人员的经验依赖性依然很强，调参、收集数据、架构设计等没有通识的普遍规律，黑盒下的操作还是占很大比例。

2. 对于人工智能的认知障碍，尽管我们当前已经在图像识别、人脸识别、语音识别，自然语言处理、翻译及自动驾驶方面都有巨大的技术飞跃，并不乏商用化非常成功的案例，但是对于每个技术背后的原理，知识体系往往存在着断层，很多过程我们是无法用语言或图像描述出来的。

算法可视化就是当前很多人工智能领域的公司很苦恼的问题，例如当一个新的应用到机器学习技术的产品问世时，用户如果抱着怀疑的态度纠结这其中的原理，可能连设计者都无法用任何方式将内在的原理可视化给用户看。往往人工智能甚至都不需要设计者充分了解内部的机理就能产生意想不到的效果。

基于以上的技术瓶颈，AI产品经理的水平决定了技术到产品化的距离，对于AI技术商用化难度、资金投入、时间周期的判断往往需要大量的实践经验。

人人都是产品经理的时代已经过去了，对技术一窍不通的产品经理即将在3-5年内被淘汰，如果公司有外行指导内行干活的情况，在人工智能领域一样会被淘汰。

就连美国职业篮球联赛（NBA）达拉斯小牛队的拥有者Mark Cuban都说：

Artificial Intelligence, deep learning, machine learning — whatever you’re doing if you don’t understand it — learn it. Because otherwise you’re going to be a dinosaur within 3 years.

译文：

人工智能，深度学习，机器学习-不管你做什么，如果你对这些都不懂，那就赶紧去学。因为如果你不学你一定会落伍。

学习AI知识前的热身

学习AI知识前，首先要了解当今世界上的几种人工智能商业派系，看看你属于或想进入哪个阵营中，因为不同的商业公司中，对于AI产品经理的要求不同。

当前在世界范围内，人工智能公司（主要针对创业公司）主要分为三个阵营：

研究核心技术的AI公司（Core AI Companies）核心人工智能，主要针对人工智能基础设施的搭建：

核心人工智能公司应用人工智能公司（Application AI Companies）：通常的表现形式是提供一种基础功能，客户可以通过调用封装好的API进行对自身产品的武装或填充，而无需自己研究基础功能。

因为往往对于一些中小公司而言，拥有的数据量有限，无法通过机器学习技术完成对每一个基础功能的建模和应用部署，因此需要借助这样公司提供的开放API能力，然后自身做垂直应用。

以上就是三个主流阵营的介绍，其中：核心人工智能公司往往对产品经理在技术层面要求最高，应用人工智能其次，行业垂直应用人工智能公司是对产品经理的业务深度或行业理解深度要求最高。

通过以上分析，你应该找到自己当前的定位了。

怎么衡量“懂技术” ？

无论你是三个阵营中的哪个，你的技术知识，应该帮助你回答下面几个问题：

人工智能技术可能会给你的产品带来多大价值？因为产品永远是需求驱动，而非技术驱动。别忘了，再前沿的技术，从理论到产品落地是有巨大投入的。

从技术角度，将人工智能技术应用到你的产品中需要哪些资源或准备？例如需要更多的数据，更完善的算法模型？尽管很难量化这样的需求，你还是要尽可能的掌握更多信息去做判断。

从技术角度识别人工智能领域中的哪些理论已经有了最佳实践，即需要判断技术的成熟度。

当你在将AI技术应用到产品中时，你应该能够给出答案：

识别人工智能带来的价值是否真的被客户认可？这样的技术真的比传统技术更好吗？你需要多长时间或多少样例数据来验证你的人工智能产品已经站住脚了？

一旦产品上线后的效果没有预期好，你是否有备用计划？

任何一个机器学习功能的上线都需要占用研发80%或更多的时间来完成对数据的准备（机器学习对数据的准备更占用时间），你是否已经和研发部门充分沟通并达成一致？

写在最后

当下，人工智能AI产品经理这一块不失为一个好的发展方向吗，如果你想要快速入局却又找不到方法，那么在这里我为大家总结了一套系统的学习方法，方便大家成型的学习，有需要的朋友可以扫描下方二维码，免费获取更多相关学习资料。

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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