03 | 技术视角：AI产品经理需要懂的技术全景图

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

AI产品经理需要掌握数学统计学基础概念和概率统计，包括线性代数中的基础名词和常见分布。这些知识对于理解人工智能的基础和应用至关重要。此外，AI产品经理还需要了解模型构建的流程、常用算法、模型验收的评估手段和指标，以及特征清洗、数据变换、训练集、验证集和测试集的概念。对于模型测试阶段，需要掌握跨时间测试和回溯测试的概念。此外，联合建模和联邦学习是未来建模的发展方向，对于使用三方数据的业务有重要意义。这些技术知识将帮助产品经理在日常工作中与算法工程师进行有效沟通，评估特征数据和模型结果，以及应用概率分布于业务场景中。因此，AI产品经理需要具备这些技术知识，以便能够牵头主导一个AI项目，并有效地管控项目进度。 AI产品经理应该懂的技术，以及这些技术需要掌握到的程度。 对于数学统计学基础，只要掌握概念定义就可以； 对于模型构建过程、算法知识和模型验收，一定要深入了解，知道具体的内容和原理；对于模型相关的技术名词，只要理解常用名词就够了，后面在工作中可以再慢慢积累。成功转型后，技术知识也要进行精进。在具体业务的场景下，会有更明确的学习方向。同时，有了算法同学的帮助，学习效果也会事半功倍。 综上所述，AI产品经理需要掌握数学统计学基础概念和概率统计，了解模型构建的流程、常用算法、模型验收的评估手段和指标，以及模型测试阶段的概念。这些技术知识将帮助产品经理在日常工作中与算法工程师进行有效沟通，评估特征数据和模型结果，以及应用概率分布于业务场景中。