《人工智能产品经理》——AI时代的PM修炼手册，这是一本不太工具的工具书。

很多人不了解产品经理需要具备的能力和素质。那么产品经理+人工智能呢？这就更懵了，全是新词汇组成的新职业，到底怎样才算合格的人工智能产品经理，该如何评判呢？

如果说它工具，书中确实提到了很多产品经理必备的技能知识；
如果说它不工具，书中并没有提到工具的具体使用，而是主要介绍到了能力要求这个范畴。

内容介绍：

本书从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所必备的基本素质和技能，旨在帮助产品经理找到转型升级的最佳学习路线，以成为合格的人工智能产品经理。

适读人群：

转型做人工智能产品时学习，也适合以人工智能产品经理为职业理想的人士阅读。另外，人工智能领域的企业负责人和技术骨干也适合阅读本书，以了解企业的技术人才需求。

书中首先告诉我们的一点就是，人工智能产品经理除了注重逻辑和交互设计之外，还要改变自己的设计思维， 也就是实现概率最优与成本投入之间的平衡！

（02） 第一个能力：懂行业。

1、行业决定公司的业务。

2、行业分析的维度。

（03） 第二个能力：懂技术。

个人认为做到以下几点即可：

1、技术研判。 对于一个新项目，人工智能产品经理首先要能够准确把握项目所用到的主流技术手段；其次，要分析竞争对手技术手段；再次，进行横向对比，量化己方的优劣势，寻找技术切入点。

2、了解机器学习流程。

第一步：通过各种传感器，采集原始数据；

第二步：数据预处理，包括数据清洗、数值化、降维分析等等；

第三步：模型训练，这一步是人工智能的核心，通过给算法喂数据，学到数据的一些潜在规则。从数学上来说，其实就是解方程；

第四步：模型评估，通过验证集对第三步训练的模型进行准确度的评估；

第五步：调参，调整算法的超参重新训练模型；

第六步：推断，

3、参与研发过程。包括：

第一：优质数据获取。

第二：模型训练。

第三：测试调优。

第四：目标管控。

（04） 第三个能力：懂沟通。

1、需求处理方法论。 我认为可以从以下三个方面，着手搭建自己的需求处理方法论：

第一个方面：需求量化。

人工智能产品经理接收到一个需求之后，首先要总结出需求的宏观目标，比如面对XX客户，解决了该客户在XX场景下的XX问题，为客户带来了XX收益。之后，再把宏观目标逐步拆解为小的场景目标，并为每个场景目标制定可量化的评价标准！

第二个方面：需求优先级

书中提到了四种制定需求优先级的方法：价值-复杂度矩阵、卡诺模型、相似组分类法、加权得分法。

第三个方面：需求排期

排期看起来是项目经理应该做的工作，但是人工智能产品经理也要能够胜任。

2、人际沟通。

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目录

第 1章 人工智能时代重新定义产品经理
1.1 人工智能时代产品的特殊性
1.1.1 人工智能是工具，也是新的产品设计思维逻辑
1.1.2 人工智能技术给传统的服务和产品赋能
1.1.3 构成人工智能产品的三要素
1.1.4 人工智能产品成功的必要条件
1.2 人工智能产品经理的价值定位
1.3 人工智能产品经理需要兼具“软硬”实力
1.3.1 人工智能产品经理需要懂技术
1.3.2 会用数字表达和评判
1.3.3 懂得沟通和协作的艺术
1.4 人工智能产品经理入门
1.4.1 修炼思维模式：资源、解决方案、目标导向
1.4.2 构建知识体系：六大模块
1.4.3 参与工程实践

2章 懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰
2.1 人工智能时代将公司重新分类
2.1.1 人工智能时代公司的分类方式
2.1.2 三类公司对产品经理能力的要求
2.2 什么叫作“懂行业”
2.2.1 六种行业分析维度
2.2.2 行业分析案例
2.3 如何修炼成为行业产品专家
2.3.1 以“点”切入行业
2.3.2 深挖“点”，变成“线”
2.3.3 横向拓展“线”，变成“面”
2.4 本章小结

第3章 定义人工智能产品需求
3.1 重新定义需求分析
3.1.1 从微观、宏观两个角度定义功能性需求
3.1.2 越重要，越容易被忽视：定义非功能性需求
3.2 量化需求分析
3.2.1 为什么要量化需求分析
3.2.2 怎么量化需求

第4章 人工智能产品体系
4.1 人工智能产品实现逻辑
4.2 基础设施
4.2.1 传感器
4.2.2 芯片
4.2.3 基础平台
4.3 数据采集
4.3.1 数据来源
4.3.2 数据质量
4.4 数据处理
4.5 机器“大脑”处理过程：理解、推理和决策
4.6 资源配置统筹的关键环节：系统协调
4.7 不可逾越的红线：安全、隐私、伦理和道德
4.7.1 安全
4.7.2 隐私
4.7.3 伦理和道德
4.8 运维管理

第5章 机器学习
5.1 什么是机器学习
5.1.1 机器学习与几种常见概念的关系
5.1.2 机器学习的本质
5.2 机器学习流程拆解
5.3 人工智能产品经理*备的算法常识
5.3.1 算法分类
5.3.2 算法的适用场景
5.4 机器学习的常见开发平台

第6章 人工智能产品经理工作流程
6.1 设定清晰的目标
6.2 技术预研
6.2.1 领域技术基本现状和趋势
6.2.2 领域前沿技术
6.2.3 常见技术逻辑
6.2.4 判断技术切入点
6.2.5 总结
6.3 需求分析和产品设计
6.3.1 造成人工智能产品设计失败常见原因
6.3.2 人工智能产品常见设计原则
6.3.3 合理制定产品需求优先级
6.4 充分参与研发过程
6.5 持续的产品运营

第7章 方法论、沟通和 CEO 视角
7.1 蜕变的必经之路：端到端产品管理
7.1.1 把握流程中的关键节点
7.1.2 评审阶段成果
7.1.3 复盘
7.2 跨部门沟通
7.2.1 什么是跨部门沟通
7.2.2 跨部门沟通的技巧
7.3 用 CEO 的视角进行产品管理

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