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未来已来,如何成为一名人工智能产品经理

    他们认为搜索引擎是人们思考的事物,其实那是人们思考的方式。

    rengognzhineng

    在人工智能时代,PM 的合作者不再是 Engineer,而是 Scientist。敏捷团队的工作成果不再是 APP,而是中间件(Input → 中间件 → Output)。中间件由训练好的模型、分类器等等组成,并已经调好最佳的参数和权重。eg:用户提问一句话,你的“产品”利用语音识别、目标检测、脸部识别、自然语言处理等技术处理问题、提取特征,根据算法或知识图谱来为用户产生最终的返回结果。而应用场景有可能是在聊天机器人APP中,有可能是智能家居的家庭智能管家等等。

    敏捷开发不再追求MVP(Minimum Viable Product 最小化可行产品),而是追求MDP(Minimum Data Product),指训练算法的一个迭代所用的最小化数据集。

    用户需求来自大数据分析,用户行为关联传感器等新型的交互方式,用户心理依靠深度学习。

    职位要求

    有人会问:“你是人工智能产品经理,为什么不爬虫弄一大堆招聘数据下来,然后机器学习做一个聚类算法呢?”

    人工智能产品经理 ≠ 人工智能科学家

    产品经理只是提需求并保证需求落地。

    比如说,AI-PM 告诉 AI-Scientist:

    “我需要了解人工智能产品经理这个职位,我们要把智联招聘、猎聘网、拉勾网、秒聘网四个网站中和人工智能产品经理有关的数据跑下来,做个分析对比,产出一份职位描述,作为我今后努力的方向。”

    在 PM 和 Scientist 做完充分的沟通后,确认他理解你的需求,询问他是否需要外部支持,阶段性地验收成果或查看进度,确保项目落地。

    职位描述案例如下:

    • 人工智能产品整体规划、阶段目标、产品设计和推进实现
    • 产品上线后,分析使用数据,提炼使用场景,找到产品改进点和突破点,用丰富的交互场景推动AI创新
    • 对用户的交互使用体验负责
    • 有效地横向串联产品的所有功能模块,与产品、算法、工程、编辑、团队充分沟通协作,保证产品功能落地
    • 负责行业市场分析、用户需求调研和竞品分析工作

    关于 AI Product Management,我很崇拜 Andrew Ng 吴恩达在 NIPS 2016 上谈到的:

    ps:百度首席科学家,斯坦福大学计算机系副教授吴恩达

    吴恩达NIPS 2016演讲现场直击:如何使用深度学习开发人工智能应用(来自机器之心) 网页链接

    “一个人工智能产品经理的工作流:”

    mmexport1481299571834

    “一个人工智能产品经理扮演的角色:”

    mmexport1481299575694

    “一个人工智能产品经理的职责:”

    mmexport1481299579809

    如何学习

    1. 在Coursera上学习机器学习课程 by Andrew Ng 吴恩达

    我每天晚上会看60分钟左右视频,一直看到大脑无法运转,倒头就睡。

    他这个课程有两个好处:第一,权威;第二,有中文字幕……

    在学习的时候要注意:学思路及应用,不深究数学知识。

    课程链接

    2. 看Paper

    实时股票交易 PYX (Python Exchange) – Real-time stock trading program using a basic mean reversion algorithm – by Zeke 网页链接

    自拍颜值自动打分方法Selfai Selfai: A Method for Understanding Beauty in Selfies – by Eren Golge 网页链接

    众包:不只是标注 Crowdsourcing: Beyond Label Generation – by Jenn Wortman Vaughan 网页链接

    轻量深度CNN人脸表示 face_verification_experiment – A Lightened CNN for Deep Face Representation – by Alfred Xiang Wu 网页链接

    值迭代网络 Value Iteration Networks – by A Tamar, S Levine, P Abbeel 网页链接

    …………

    推荐微博: 爱可可-爱生活 网页链接 视觉机器人 网页链接

    建议:别贪多

    3. 动手做

    4. 大量阅读

    在这里引用 Andrew Ng 吴恩达的一段话:

    “对我而言,无论何时,当我觉得我不知道下一步应该如何做的时候,我将会尝试大量的学习和阅读,和某些领域的专家谈话。我不知道我们的大脑是如何工作的,但它非常的神奇:当你读了足够多的书,或者和足够多的专家谈话之后,换句话说,当你的大脑有了足够多的输入信息,新的想法就会随之产生。”

    列举比较权威的几本:

    • 《人工智能——一种现代方法》

    经典泛读

    • 《Machine Learning Yearning》:Andrew Ng 吴恩达 著,邮件订阅免费下载 网页链接
    • 《Deeeeeeep Learning》:权威著作
    • 《深度学习:方法及应用》:有数学知识别深究
    • 《大数据智能——互联网时代的机器学习和自然语言处理技术》现在常用的不代表前沿

    适合普通人来看

    • 《人机情感交互》:人工智能时代势必会出现新的交互方式
    • 《未来简史》:好书

    再列举我看过的几本:

    • 《奇点临近》
    • 《如何创造思维》
    • 《大智能时代》
    • 《大数据云图》

    最后引用科幻片《机械姬》中的一句话作为结尾 ——

    “少了互动,意识能存在吗?”

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