成为 AI 产品经理
刘海丰
京东高级架构师
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成为 AI 产品经理
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02 | 个人视角:成为AI产品经理,要先搞定这两个问题

AI产品经理需要补齐技术部分的知识
有能力去评估一个模型
知道模型的构建流程
懂得基本的统计学、概率论知识
了解AI技术的边界
产品经理需要知道如何评估一个模型
产品经理需要了解模型的构建过程
AI产品经理需要了解市场主流算法和技术边界
AI产品经理需要了解AI技术的边界
与技术人员协作的边界不同
AI产品经理的岗位要求模糊
AI产品经理需要了解算法知识
AI产品经理对接算法工程师和研发工程师
传统产品经理对接研发工程师
AI产品经理更多活跃在B端
传统产品经理更多活跃在C端
改进方法
技术转型的同学的优势和劣势
建议
AI产品经理需要掌握的能力
产品评估
产品上线的跟进
产品的设计方案
产品方向的定义
岗位边界上的不同
实现产品目标的技术手段不同
面向对象上的不同
课后讨论
总结
AI 产品经理的工作职责和能力要求
AI 产品经理和传统产品经理的区别
AI 产品经理的工作职责与能力要求

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是海丰。今天,我们来聊聊 AI 产品经理的工作职责与能力要求。
假设,你正在参加一个 AI 产品岗的面试,面试官问了你这两个问题,你会怎么回答:
你觉得 AI 产品经理和传统产品经理有什么区别?
在你看来 AI 产品经理的工作职责是什么?
你可别小瞧这两个问题,这实际上是面试官在考察面试者对 AI 产品经理这个岗位的理解程度,以及你到底有没有相关的实战经验,甚至在工作中有没有独立的思考。
因此,这两个问题如果能回答好,我们肯定能给面试官留下一个好的印象。而且,搞清楚这两个问题,也能帮助你在转型时更清楚这个岗位的要求,能够有的放矢地去补足自己的短处,发挥自己的优势。

AI 产品经理和传统产品经理有什么区别?

我们先来看看,AI 产品经理和传统产品经理的区别。从 “AI 产品经理” 这个词来看,它可以分解为“产品经理” + “AI”,AI 产品经理作为产品经理,核心职责和底层能力与传统产品经理是一致的,仍然是通过技术手段实现业务目标,但是它们在面向的对象,使用的技术,以及岗位边界这三个方面却大有不同,不同在哪呢?接下来,我详细给你讲讲。
首先,我们来看面向对象上的不同。传统的产品经理更多活跃在 C 端,他们面向的是用户,比如电商产品经理、策略产品经理、社区产品经理等等。但是 AI 产品经理更多活跃在 B 端,面向的是各大企业,而且 AI 产品更多应用在 B 端的场景下,比如云从科技的人脸识别产品,大多是给到银行,应用于银行的自动柜员机开户等场景。
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  • 总结

AI产品经理与传统产品经理的区别主要在于面向对象、技术手段和岗位要求。AI产品经理更专注于B端市场,需要了解算法知识,并在产品定义、设计方案、跟进开发和产品评估等方面发挥作用。在设计方案阶段,AI产品经理需要了解市场主流算法、算法应用场景和技术边界,以便在与技术团队沟通时能够把控技术和业务的平衡。在产品上线阶段,产品经理需要了解模型构建过程和评估模型的能力要求。总体来说,AI产品经理需要掌握AI技术的边界、统计学和概率论知识、模型构建流程以及模型评估方法。建议希望成为AI产品经理的人员尽快补齐技术部分的知识,以提升竞争力。

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全部留言(29)

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  • 悠悠
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    协同过滤是什么 利用集体智慧,基于以下两个出发点:(1)兴趣相近的用户可能会对同样的东西感兴趣;(2)用户可能较偏爱与其已购买的东西相类似的商品。

    作者回复: 👍,特别好! 另外协同过滤我会在0~1的章节中详细来讲的,比如作为产品经理如何主导推荐系统,以及冷启动阶段,如果产品主导如何做召回策略和排序策略

    2020-12-24
    2
    9
  • 置顶
    传统产品经理与AI产品经理,C端B端G端都有吧,不能一棍子就敲定边界。

    作者回复: 没错的,产品岗位覆盖全行业,产品经理毕然就是全行业覆盖,但是为了区分主流方向,大部分 AI 产品经理是活跃在 ToB 端,原因在于过去几年 AI 在 B 端的产业,更容易商业化。 但要注意的是,岗位需求是随着行业发展而动态变化的,所以你也能越来越多的看到 AI 产品经理在 toC 和 toB 的岗位逐渐多了起来,例如推荐系统产品经理,虽然岗位 Title 没有提到 AI,但是岗位能力就是一个 AI 产品经理的要求。 最后,也借用我在开篇词中的观点,未来一两年后,人人都可能是 AI 产品经理,因为 AI 技术的落地越来越多了,大家已经过了谈论的阶段,而是实实在在地在使用它。

    2020-12-20
    4
  • 悠悠
    “模型”是什么样的存在 妈妈教孩子认字,那一个个的汉字就是数据,妈妈教孩子的过程就是训练的过程,妈妈用的方法就是算法,孩子最后就成了一个能够认识不同字的模型。

    作者回复: 👍 悠悠比喻很形象

    2020-12-24
    3
    8
  • Jenny
    那这些知识有推荐的学习渠道嘛?

    作者回复: 佳妮,先跟着课程的节奏,掌握主线内容,我会帮你建立起 AI 产品经理的知识体系。

    2020-12-16
    3
    6
  • 悠悠
    归一化是什么 机器学习中,数据预处理的一个步骤,大概意思感觉就是把数据整理一下,方便后面处理吧

    作者回复: 归一化是指把特征值的方位映射到[0, 1]的区间, 归一化后特征值 = (原值 - 特征最小值) / (特征最大值 - 特征最小值)

    2020-12-24
    3
    5
  • 悠悠
    不知道是否可以这么理解:协同过滤输出推荐内容,逻辑回归输出推荐这个内容的概率值,概率高才推荐

    作者回复: 悠悠理解是对的,协同过滤是召回的一种策略,逻辑回归会用来做排序模型的CTR预估,一般情况下,0~1阶段的推荐系统:召回策略(协同过滤 + 内容标签) + 排序策略(LR)是黄金搭档了。

    2020-12-24
    4
  • yiwu
    公司在转型,刚好推荐了这个AI课程,想都不想就报名了。AI这块从大学开始一直想搞懂,奈何数学功底太差,现在才来狂补。

    作者回复: 加油~坚持~

    2020-12-17
    2
  • Geek_d7623f
    老师对AI产品经理主导的四个环节总结得很到位。个人对算法原理,模型评估存在短板,尤其是模型评估是系统集成前的重要环节。先按照课程节奏,逐渐深入。

    作者回复: 加油~

    2020-12-19
    1
  • 悠悠
    数据结构化是什么 让数据之间产生联系

    作者回复: 结构化数据就是将数据整理成有明确的关联关系。悠悠你可以这么理解:为什么研发同学要把数据存储在数据库中?因为方便查询,数据库库中的数据是已经梳理好表结构之间关系的。

    2020-12-24
  • 悠悠
    XGboost,基于决策树的机器学习算法,大概就是,训练很多树,把每棵树的叶子分数加起来,就是预测结果🙄

    作者回复: 你要的答案在这里,https://time.geekbang.org/column/article/331599

    2020-12-24
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