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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