学习内容及思考
引言
当别人问你为什么转行AI产品经理?
你回答因为自己喜欢。
这是一句多么空洞的话呀,苍白又无力,那你为什么喜欢呢?你了解他么?仅凭自己这一腔热情,一句轻描淡写的我喜欢,是不够的,这是啥的你还需要坚定信念,对他有所认知,那么现在我们来看看AI产品经理到底是什么?这也是第一周要搞清楚的问题,对此我罗列了几个要素:
什么是AI
行业发展状况
审视自己
制定目标
学习输入
总结输出
一. 什么是人工智能?
人工智能是就是多种学科交叉在一起对人的能力,意识和行为进行模仿和超越的学科。
目前我们对人工智能的分类有两种:
1.按人工智能的智能化程度来进行分类
弱人工智能(无意识的计算智能或者擅长某一方面的人工智能)
强人工智能(机器对任何问题都具有智能处理的模式,跟人类大脑一样)
超人工智能(假定有一个智能体,拥有超过人类的大脑的智能)
目前我们还处于弱人工智能的时代
2.按照类人,合理,行动,思考进行组合后分为
像人一样思考的人工智能
可以合理思考的人工智能
像人一样行动的人工智能
可以合理行动的人工智能
目前处于可以一定合理思考和行动的人工智能
而以人工智能技术负能的产业,和申请专利的人工智能技术,和正在探索的人工智能技术的合体构成整个人工智能行业。于是在整个行业体系下衍生出来一系列的工种。
二.行业发展状况
人工智能已经成为热门行业,在《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中确立 2020 年实现人工智能核心产业规模超过 1500 亿元为目标,预计当前我国人工智能产业内有效人才缺口达 30 万。
《人工智能产业人才发展报告(2019-2020年版)》中指出:
2020年人工智能产业目标是“必须超过1500亿元”,但预计目前我国AI人才缺口达30万!现在是做AI的好时机。
人工智能行业人才供需比只有4,极度缺人。而其中计算机视觉岗最稀缺,100个岗位抢1个人才!真正面临人才供给窘境。
Ai行业现有人才中,46%为算法/机器学习类岗位,但仍然是招聘热门。
行业急缺人工智能产品经理岗位,预计2019年AI方向产品经理需求量为6w多人。
(以上数据来自36大数据和人工智能产业人才发展报告)
三.审视自己
过去的互联网行业让很多人认为不用太懂技术,不用专研心理学和设计,甚至不用成为业务专家。但是想做AI就必须先审视自己:
1.SWTO
优势:
1.JAVA开发多年,具有很好的编程思维和技术逻辑体系
2.技术跨界B端互联网产品,具有很好教育行业的业务知识储备和跨界综合能力整合素养
3.2年多B端产品管理经验,完成0-1产品落地
劣势:
1.没有AI背景,数学基础薄弱。
2.8年工作经验(工作越久转型越难)
优势和劣势是相对公司而言,对于不同的公司一定要去研究其特点,针对其特点做不同的SWTO分析
四.制定目标
深刻认知转型是个长期的过程,需要不断学习和深入,不断探索边界,以下是根据各大网站的帖子,结合自身条件对自己做了一个简单的学习计划:(后续对不合理在进行迭代升级)
策略:
(1)集中学习加强AI认知,
(2)模拟AI场景做调研分析
(3)产品设计
(4)机器模型
(5)输出文章给自己增加背书
(6)对心仪的JD临时抱佛脚:找到能为这家公司带来的3条差异化价值
(7)对面试行业的巨头工做分析,该公司存在的问题,该公司核心产品存在那些问题?针对问题给出方案
一入AI深似海,面对庞杂的知识体系,如何推演出适合自己的学习路径:
敏捷迭代,小步快跑,试错迭代
设定计划,阶段性复盘
学习总结,文档输出,扔入社区,坐等各路大神吐槽
争取在2021年过完年抓住金三银四的机会拿到offer
五.学习输入
1.资料
笔者目前正在学习的学习资料有(欢迎各位大神推荐和指导)
《人工智能产品经理:从零开始玩转AI》——贾亦赫*著
Ai产品经理实战指南课程-连诗路
数学基础
python基础
机器学习
深度学习
数据分析和挖掘
2.学习深度
目前正处于一个探索的阶段,并不太清楚自己要学到一个什么样的深度
根据人工智能的3要素,简单的对学习内容和深度做一个自我理解,会根据学习不不断认知随时来更新文章。
人工智能的三要素是:数据,算法,算力
(1)数据方面:产品经理在设计之初就要考虑数据从哪里来?数据质量怎么保证?数据治理的工作怎么展开?
(2)算法方面:对主流的算法模型和框架有基本认知,要做到不同算法在不同使用场景下的使用效果进行量化评估
(3)算力方面:产品从需求出发,衡量产品功能所需要的算法模型需要怎样的系统架构支撑,并能够评估硬性开销,综合评估后要判断采用平台即服务还是自建计算平台
六.总结输出
以上说了这么多,坚定信念,开始AI之路,后续会不断更新学习内容总结,学习心得,和学习体验。
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