《当产品经理遇到人工智能》
第一章、洞察力：从产品经理角度认识人工智能
全球人工智能（AI）产业链结构
人工智能产业链结构分为基础层（计算基础设施）、技术层（软件算法及平台）与应用层（行业应用及产品）。
（1）基础层：整个产业的基础，主要是研发硬件及软件，如芯片、传感器、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。
（2）技术层：产业的核心，主要是研究各类感知技术与深度学习技术，并基于研究成果实现人工智能的商业化构建。可以从三个维度来理解：算法理论（机器学习算法、类脑算法）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、自然语言理解和人机交互）。
（3）应用层：产业的延伸，主要将各类人工智能技术应用到实际细分领域，实现向各传统行业的渗透，满足人们生产生活的具体需求。应用层面，我们可以从行业解决方案（“AI+”）和典型产品（机器人、智能音箱、智能汽车、无人机等）两个角度来看。
人工智能的支撑：数据、算力、算法。
第二章、职业探索：从行业应用到职业素养
人工智能应用：制造业（智能机器人）、物联网（智能家居）、金融（智能支付）、零售（无人便利店）、交通（智慧城市）、安防（人脸识别）、医疗（协助诊断、疾病预测）、教育（智慧教育）、物流（智能仓储）
AI产品经理的分类：
1、基础层的AI产品经理：
基础层主要负责提供计算能力和数据支持，面对的主要是企业客户。要对企业用户的诉求要比较了解。适合具有相关行业的技术背景的人才。
2、技术层的AI产品经理：
技术层包括技术、算法、框架3个领域。主要工作是定义技术类产品。需要具备的能力：产品能力的划分、技术的产品包装。
3、应用层的AI产品经理：
应用层包括搜索、地图、智能客服、语音输入、智能输入法、智能拍照。更加考验设计产品的基本功，在了解人工智能技术的基础上，结合用户需求和市场特点，创造性地设计好用的产品。
5个基本职业素养：技术理解能力、具备业务经验与知识、全新的交互方式、行业认知和趋势判断、深厚的人文素养。
总之，人工智能相关专业技能和专业知识是AI产品经理的硬实力，学习力、思考力、协作力、心态情商、领导力则是AI产品经理的软实力。
第三章、基础素质：产品经理必备的人工智能基础知识
两个原则：
（1）深入算法的研究不是产品经理的主要工作
（2）学习人工智能知识是一个持续的过程
选择样本验证：留出法、交叉验证法、自助法
常用模型评价指标：
1）分类模型评价指标：准确率、精确率、召回率、F1
2）回归模型评价指标：均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差、R方误差
智能硬件设计流程：
需求分析、产品形态定义、硬件设计（BOM规划，包括硬件产品多需物料明细表，工艺产品设计、结构设计）、软件设计（方案设计、界面设计、开发测试）、软硬联调、试样生产、量产。
第四章、产品模式：常见产品的应用分析
语音识别、自然语言处理、语音合成、计算机视觉（人脸识别、对象检测、图像分类、目标跟踪、图像分割、图像描述）、机器人（安防、运输、仿生、）
第五章、产品内功：树立AI产品的方法论
产品的定位和方向、产品的应用场景和目标、数据驱动产品、需求的优先级评估
第六章、产品外功：沟通、协作与推动能力
学会说和听，降低沟通成本、明确产品规划，促进团队协作、学习型团队，项目整体推动、
第七章、方案落地：AI产品的方案设计
定义需求——解决什么问题
数据工作——智能模型基础
产品设计——良好的产品架构
上线跟踪——产品的持续迭代
第八章、发展模式：产品的成长之路
商业模式——确定产品的发展逻辑
市场分析——如何实现突破进入市场
产品思维——B端与C端产品设计
教育行业（重点解决个性化教育），应用主要有：自适应/个性化学习、虚拟导师、教育机器人、科技教育、VR/AR的场景式教育
第九章、核心价值：自我学习与成长
核心能力：产品方案撰写能力、需求拆解能力、产品大局观
自我迭代：持续学习、注重实践、勇于尝试、好奇心、关注趋势、独立人格
