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榮耀標(biāo)識轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理：這是我的3周學(xué)習(xí)小結(jié)
從0基礎(chǔ)到AI PM，談何容易。作者給自己制定了一個(gè)轉(zhuǎn)型計(jì)劃，一個(gè)三周的學(xué)習(xí)小結(jié)，很具有參考性，一起來學(xué)習(xí)一下。
小編做過4年互聯(lián)網(wǎng)PM和1年大數(shù)據(jù)，AI方面幾乎空白。10月底決定轉(zhuǎn)型AI PM，下面是我最初三周的學(xué)習(xí)小結(jié)，分為“制定計(jì)劃”和“初步執(zhí)行”，僅供與我一樣的AI小白們參考。
一、制定計(jì)劃
1.1 廣泛瀏覽
切入陌生領(lǐng)域需要有個(gè)抓手，我很快搜到了@Howie楊 的一篇學(xué)習(xí)筆記，順藤摸瓜進(jìn)了@黃釗的飯團(tuán)AI產(chǎn)品大本營。這意味著，我有了可靠的資源。
1.2 梳理資源
經(jīng)過初步篩選，理出清單，這就是個(gè)可愛的小金礦，夠挖一段時(shí)間了。
飯團(tuán)的資源質(zhì)量高，但困難也不少，比如：PC無法訪問、交互層級深、閱讀與微信對話場景沖突，這些對沉浸式閱讀者并不友好。我索性將干貨搬到云筆記，留個(gè)印象，方便日拱一卒。
1.3 鎖定目標(biāo)
短期戰(zhàn)術(shù)是先上船，再抽空死磕數(shù)學(xué)、編程、算法等；長期定位是綜合型，兼顧場景應(yīng)用、技術(shù)理解和市場。從招聘網(wǎng)站篩選出AI、互聯(lián)網(wǎng)PM的崗位要求，標(biāo)注重點(diǎn)能力項(xiàng)。
1.4 出計(jì)劃表
實(shí)線計(jì)劃：肉眼可見的任務(wù)截點(diǎn)和閱讀內(nèi)容虛線計(jì)劃：各能力維度的刻意訓(xùn)練。包括場景分析、多感官交互、技術(shù)理解、數(shù)據(jù)能力、創(chuàng)新能力、人文素養(yǎng)/靈魂境界。
a）整體計(jì)劃
前期籌備、專項(xiàng)學(xué)習(xí)/強(qiáng)化、案例輸出、面試準(zhǔn)備、實(shí)施轉(zhuǎn)型
b） 閱讀計(jì)劃
- 書籍資源：標(biāo)藍(lán)的是AI類，默認(rèn)的是綜合類；
- 閱讀節(jié)奏：按重要性與難度區(qū)分了精讀or略讀，設(shè)定截止時(shí)間，標(biāo)記完成度。
- 隨時(shí)調(diào)整：隨著瀏覽量的增加，計(jì)劃表也跟隨調(diào)整。
- 關(guān)于專項(xiàng)：沒有排給算法太多時(shí)間，不適合短期突擊。能理解得深一點(diǎn)就好，最差也有個(gè)印象。
- 關(guān)于綜合：心理學(xué)、溝通交流、文學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、成功學(xué)等對AI PM的重要性不言而喻，文化素養(yǎng)、靈魂境界在任何時(shí)刻都不能停止修煉。
- 興趣培養(yǎng)：我本人不用刻意培養(yǎng)。小說《三體》是2008年在《科幻世界》看連載的，估計(jì)是前1000名死忠粉吧；《科學(xué)之謎》期刊堆得比人高，中學(xué)課堂被沒收的是《薛定諤的貓》這種書。
二、執(zhí)行All in
2.1?熟悉AI（前2周）
這個(gè)階段主要是找感覺，包括：AI PM的定位與轉(zhuǎn)型路徑、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與相關(guān)趨勢、AI基礎(chǔ)技術(shù)概念和應(yīng)用范圍。同時(shí)也能夠確定待強(qiáng)化的能力維度有哪些，以下是簡單列舉幾點(diǎn)認(rèn)知：
a）讀書。收獲當(dāng)然不會少，比如《創(chuàng)業(yè)維艱》提醒我當(dāng)遇到“比難更難的事”，需要以怎樣的心態(tài)、方法去破局，以實(shí)現(xiàn)起死回生。
《騰訊傳》讓我理解公司領(lǐng)導(dǎo)人氣質(zhì)的重要性，內(nèi)部良性的競爭環(huán)境是創(chuàng)新的肥沃土壤；名為《人工智能-XX》的幾本科普書，幫我在腦海中勾勒出了AI的輪廓。
b）展會直播。這種學(xué)習(xí)方式比較直觀，容易深刻記住關(guān)鍵細(xì)節(jié)。比如騰訊的供應(yīng)商大會中提到做AI場景化的幾條原則：
- 真正自然而優(yōu)美的語音交互；
- 視覺與聽覺信息的高效配合：目前1+1實(shí)現(xiàn)的效能是1.X，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒達(dá)到或超過2.0；以下兩點(diǎn)主要應(yīng)對場景的碎片化
- 單場景單設(shè)備的極致閉環(huán)：智能語音拍照（騰訊與優(yōu)必選合作）、智能電視（騰訊與長虹合作）、智能車聯(lián)網(wǎng)（飯店快速訂座）、智能耳機(jī)等；
- 跨場景多設(shè)備的無縫銜接：智能音箱（與手機(jī)）
c）AI PM定位：PM可能更多是完成到60分的階段，驗(yàn)證可行性后再奔向下一個(gè)60分。就像愛迪生發(fā)明了電燈，后人在這基礎(chǔ)上進(jìn)一步做出霓虹燈、led等。算法工程師是科學(xué)家，AI PM是發(fā)明家，這是多好的一對搭檔。
d）端到端學(xué)習(xí)：它意味著不需要人為干預(yù)特征的設(shè)計(jì)。我們可以想象一個(gè)嬰兒，沒人知道嬰兒到底在想什么。他每天與環(huán)境交流，越來越聰明。直到有一天，他長大后叫福爾摩斯。在華生看來，福爾摩斯的推理結(jié)論似乎很神奇。這與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很像，同過訓(xùn)練模型，可以使精準(zhǔn)度與召回率有效提升，而人們并不需要理解隱層中的詳細(xì)邏輯。
2.2 強(qiáng)化理解（第3周）
這一周主要厘清了知識框架、AI技術(shù)概念，開始嘗試構(gòu)思一些場景的應(yīng)用方案。
a）基礎(chǔ)框架：按騰訊版的《人工智能》畫了張框架圖，印在腦子里，這是方向盤。短期的學(xué)習(xí)內(nèi)容跑不出框架，所以有空就在紙上默畫一下，反復(fù)提醒自己盲區(qū)在哪兒。
b）厘清概念：例如CV、NLP、NLU、ASR、TTS、ML、DL、KG等基本概念，了解技術(shù)的應(yīng)用范圍。初學(xué)者短期內(nèi)還會停留在這個(gè)階段，沒實(shí)戰(zhàn)過，很難把握好技術(shù)邊界/瓶頸/機(jī)會。
c）初選場景：從略有了解的旅游、游戲論壇、健康里選擇幾個(gè)細(xì)分場景，勾勒出分析框架。這樣可以幫助自己推敲應(yīng)用邊界，后期也許會派上用場。
d）APP體驗(yàn)：體驗(yàn)了10多款A(yù)PP、小程序，簡述一下對話聊天類的4款。
呆呆醬情商最高，可以順利地進(jìn)行多輪對話，出錯(cuò)率低，善于兜底，語言豐富，聲音輕柔；小冰近期的迭代比較快，能發(fā)表情包了，寫的詩也很可愛。度秘對答流暢，不喜歡他讓我去查百度。
騰訊叮當(dāng)明顯是個(gè)灰度版，這階段的對話數(shù)據(jù)多半以挑逗為主，不知道這些數(shù)據(jù)是否可用，標(biāo)注的過程可能很痛苦。我堅(jiān)持每天跟它對話，期待看到它的成長。
e）關(guān)于未來：面對失業(yè)、道德倫理、奇點(diǎn)等問題，我的觀點(diǎn)是“方法總比問題多”，我們在職業(yè)的轉(zhuǎn)型期還是穩(wěn)扎穩(wěn)打，多關(guān)注實(shí)際的趨勢。比如量子計(jì)算是典型的降維攻擊，它離我們真的不遠(yuǎn)。
下步計(jì)劃：目前書看到《失控》，電子書看完@黃釗的通識系列等。接下來將略看數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，加強(qiáng)理解CV、NLP、知識圖譜等；花50個(gè)小時(shí)入門Python，再簡單了解算法。最好能用Tensorflow做個(gè)簡單的訓(xùn)練模型。輸出些垂直場景的思考，再強(qiáng)化一下用研、數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)技能。
小編還是有些焦慮的，越來越渴望在實(shí)戰(zhàn)中積累經(jīng)驗(yàn)，我甚至看到招AI PM的門檻在緩慢提高。這時(shí)候需要沉住氣，企業(yè)不會因憐憫而收留零理解度的AI小白。于是我寫句話勉勵自己：若理想與現(xiàn)實(shí)沒有差距，那便不配稱之為理想。
好了，3周小結(jié)就到這里。慢熱的我剛找到點(diǎn)小感覺，希望后續(xù)能有更多輸出。如果你也有類似的轉(zhuǎn)型想法，歡迎交流。
作者：于長弘，微信公眾號：AI小宇宙
本文由 @于長弘 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
你就是我的抓手
好棒 加油 相信你！
個(gè)人覺得時(shí)間安排的太緊了，佩服你的學(xué)習(xí)力
一起學(xué)習(xí)吧，現(xiàn)在是早期階段，大家的水平不會高出多少
開始關(guān)注你了 ?
很好奇的是這種強(qiáng)度的集中突擊，你脫產(chǎn)了么？
沒脫產(chǎn)。執(zhí)行中遇到過困難，比如重感冒了幾天，還會發(fā)現(xiàn)計(jì)劃有問題，所以隨時(shí)調(diào)整。 部分計(jì)劃項(xiàng)看起來多，實(shí)際上標(biāo)準(zhǔn)很低。比如數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、算法這種，我的標(biāo)準(zhǔn)就是：只給有限的幾天，能看懂多少是多少，哪怕只了解點(diǎn)皮毛，也沒浪費(fèi)多少時(shí)間。 但對于重點(diǎn)的計(jì)劃項(xiàng)，標(biāo)準(zhǔn)就很高。
靠譜！
樓主好棒，有明確目標(biāo)也有可行規(guī)劃，昨天首頁看到快速過了一遍，今天從頭至尾詳細(xì)的看了，對于想要入門AI的人群來講很有指導(dǎo)意義，希望能堅(jiān)持分享！
其實(shí)在收到讀者們給我的建議后，我也做了調(diào)整。根據(jù)自己的目標(biāo)和情況，制定適合自己的計(jì)劃就是最好的。近期會有下一篇，是嘗試對某個(gè)小場景的分析。 ??
樓主很棒??！
很好好好啊
很強(qiáng)的計(jì)劃能力!但是把目標(biāo)定在騰訊是不是有點(diǎn)過于急功近利…？而且為啥不考慮百度呢，哈哈
依據(jù)個(gè)人情況做決策吧，之前工作5年也不是白混的哦。成與敗、得與失都是暫時(shí)的，關(guān)鍵是在努力的方向上一直堅(jiān)持。傾向騰訊，是因?yàn)閮r(jià)值觀、基因的契合，就是向往，就是吸引。??
+1
@長弘：
輸出學(xué)習(xí)過程和計(jì)劃是沒用的，要定時(shí)輸出你的理解。
把你看的東西內(nèi)化成你自己的東西，梳理成框架。
說出來，寫出來，講出來。
否則這樣一直看一直看，其實(shí)是在麻痹自己，徒有充實(shí)感，努力性價(jià)比很低。
+1
同感，知識只有內(nèi)容化成自己的東西，才算真正學(xué)到了，只輸入不輸出也不行的。
高度贊成
有輸入無輸出，最終的結(jié)果是學(xué)習(xí)很累，看了很多東西，但是一回想?yún)s想不起來系統(tǒng)性的知識；
我自己也贊成對學(xué)習(xí)理解進(jìn)行輸出。看個(gè)人怎么理解這個(gè)問題吧：實(shí)際上通過這個(gè)輸入計(jì)劃，很多人加了我好友，提建議糾正錯(cuò)誤，幫我避免浪費(fèi)更多時(shí)間，這本身就是一種價(jià)值。最怕的就是盲目學(xué)習(xí)，浪費(fèi)時(shí)間。
也想加好友，咱們可以建立一個(gè)小群，互幫互助。 ??
微信號qq_741604658
別急呀，剛開始，肯定要有理解輸出的呀??
加油，長弘，以后可以多交流，我也在學(xué)習(xí)這一塊的東西
高度贊成
贊成
學(xué)習(xí)是分階段的，每個(gè)人根據(jù)自己的學(xué)習(xí)特點(diǎn)來調(diào)整合適的狀態(tài)，輸入和輸出是學(xué)習(xí)的過程，在不同的階段有不同的作用，這篇文章的的作者很明顯的知道自己所處的狀態(tài)，我們作為旁觀者，能給的只是鼓勵和肯定，真的沉下心來學(xué)習(xí)的人，肯定會把學(xué)到的東西用到現(xiàn)實(shí)生活中去，不需要強(qiáng)調(diào)輸出，這只不過是學(xué)習(xí)的必經(jīng)階段而已，相信作者會堅(jiān)持的輸入并且找機(jī)會輸出。很看不慣一上來就把自己的想法強(qiáng)加到別人的那里去?。?！
感謝理解和鼓勵，本周我的確會有篇輸出，是對一個(gè)小應(yīng)用場景的淺析。學(xué)習(xí)時(shí)間不長，盡可能用有限的知識量，來描述清楚想法。
加油?。?！
你說的對！ ?
雖然你看不慣我，但是我特別喜歡和享受你把你的想法強(qiáng)加給我，謝謝你哈哈哈！對，我記住了，以后我會每天默念三遍的：不需要強(qiáng)調(diào)輸出！這只不過是學(xué)習(xí)的必經(jīng)階段！
以其人之道還治其人之身。哈哈哈···當(dāng)我明確感到你在讀作者花費(fèi)這么多時(shí)間寫的文章卻并沒有真切的去感受作者的狀態(tài)而直接給出自己的建議，我就想著把自己的想法也加給你，這樣我們都可以體會一下這種感覺。 ?? ?? ??
算我一個(gè)。
挺好的，不過我個(gè)人理解，感覺，現(xiàn)在所謂的智能哈，離人性還有很多路要走。
與此同時(shí)，我覺得A.I.界可能需要出一個(gè)規(guī)范，關(guān)于語音識別出來的文字的定性，就像翻譯一樣的定性，陰，陽等一些多維度的指標(biāo)，為理解人類的語言，情緒，做一個(gè)參考大全。類似utf8的由來啦，等等等等。
請問能發(fā)一下您電子資料的連接嘛，萬分感謝！
我在想與其這樣，直接變成科學(xué)家是不是更好？
為什么我覺得好虛···
你的感覺是對的，我走的就是由虛入實(shí)的過程
樓主 求分享電子區(qū)域的資料 我也想進(jìn)步啊
資料有些繁雜，不一定適合每個(gè)人。我建議 加入公眾號“飯團(tuán)服務(wù)號”，里面有個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理大本營。里面的資料雖然是付費(fèi)的，但卻是比較集中專業(yè)的 ??
支持樓主，我也根據(jù)樓主的學(xué)習(xí)計(jì)劃著手做自己的學(xué)習(xí)計(jì)劃~
我們一起加油，適合自己的就是最好的 ??
樓主很勵志，我是初級產(chǎn)品經(jīng)理，最近打算換個(gè)行業(yè)，嘗試了面試，發(fā)現(xiàn)自己對產(chǎn)品經(jīng)理職能認(rèn)知還不夠，你的文章給了我一些啟發(fā)，一起加油，共勉吧！
一起加油！
佩服佩服，愿早日實(shí)現(xiàn)。
樓主定義問題，分解問題，規(guī)劃方案的方法論足以勝任任何行業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理了。不管做什么行業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理，都是在發(fā)現(xiàn)問題，定義問題，解決問題啊。
如果說有方法論，那就是：相信自己，相信未來，相信相信的力量！通過小步、快跑、試錯(cuò)、迭代，哪怕輸出一篇不成熟的學(xué)習(xí)筆記，也能達(dá)到階段性試錯(cuò)的驗(yàn)證效果，會有人及時(shí)提出寶貴的糾正與建議。怕的不是犯錯(cuò)，而是在錯(cuò)誤的路上越走越遠(yuǎn)。
樓主好棒，大學(xué)生向樓主學(xué)習(xí)，能分享下展會PPT的學(xué)習(xí)資料么？
資料太多，先共享這些
騰訊供應(yīng)商大會AI分會場 https://pan.baidu.com/s/1cjmmtS
百度AI技術(shù)大會 https://pan.baidu.com/s/1o8zcKBo
知識圖譜課程蘇州大學(xué)站 https://pan.baidu.com/s/1kV26EEz
AI產(chǎn)品經(jīng)理大本營-黃釗 https://pan.baidu.com/s/1gfw9mBh
感謝感謝
佩服樓主的問題分析整合能力，不過樓主共享的資料 怎么打不開呢？ ??
我也好喜歡騰訊，但是我可能要1年的時(shí)間- – 。你太厲害了短短一兩個(gè)月
似乎是同程的聯(lián)合創(chuàng)始人？
好厲害！居然知道我是同程的人。不過我是個(gè)打工的，只負(fù)責(zé)過小項(xiàng)目。看過你的文章，加個(gè)微信向你學(xué)習(xí) ??
先不說有沒有用，就這個(gè)規(guī)劃和執(zhí)行能力，妥妥的佩服。加油：）
坐等樓主1年后打臉
哈哈，1年太晚，我每周都在打自己臉。認(rèn)知在變化，面對錯(cuò)誤是要隨時(shí)調(diào)整的
??
還有一句，凡事慢慢來，急不得。每件事總會遇到幾個(gè)瓶頸期，雖然難受，只要堅(jiān)持，就會守得云開見月明
閉門造車，可能會讓自己進(jìn)入以前讀大學(xué)時(shí)的局面，學(xué)了東西沒地方實(shí)戰(zhàn)，然后就不了了之了。
建議找人面對面溝通交流，先進(jìn)小白群，可以找到同道中人，你遇到的問題他們可能最近也遇到過。
技術(shù)不建議深入研究，知道原理即可。算法之類，一通則百通，所以找一個(gè)邏輯回歸、決策樹之類的跑跑就好了。
NPL，多研究下今日頭條的個(gè)性化推薦算法和策略的ppt，就差不多了。
其他的就要有機(jī)會進(jìn)入人工智能這個(gè)崗位去慢慢實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)。
謝謝建議，沒打算深入研究技術(shù)，每天在與同道人交流
你好 產(chǎn)品新人咨詢下，技術(shù)到底要了解到哪一步 每天面對技術(shù)，感覺還是很匱乏，，，一直有計(jì)劃 好好學(xué)學(xué)技術(shù)這塊的內(nèi)容，，，，真的沒必要么，，，新人謝過
請問一下，有哪些新人小白群可以互相討論的。我目前打算轉(zhuǎn)崗，在學(xué)習(xí)中，已經(jīng)學(xué)習(xí)了一段時(shí)間。但無論是文檔輸出什么的，發(fā)現(xiàn)好像都是一個(gè)人，也不知道成效如何了。有加過一個(gè)QQ群，其中有一個(gè)太水了，一直聊感情問題，基本沒聊過產(chǎn)品的，就直接退了。
不要臉，不要臉，不要臉地找同事找朋友的人脈尋求專業(yè)人士資源。帶上你的學(xué)習(xí)筆記（腦圖之類），請別人吃飯喝茶，復(fù)盤優(yōu)化整體規(guī)劃，自己去執(zhí)行
好的，謝謝指點(diǎn)。親~可以加個(gè)微信嗎？
佩服樓主 ??
謝支持，剛剛開始，一起加油