成为AI产品经理——了解人工智能

目录

一、常见的人工智能？

二、人工智能基础理解

1.学科

2.相关基础概念

三、人工智能的行业现状

1.产业链

2.商业模式

四、AI产品技能要求

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一、常见的人工智能？

AIGC：ChatGpt、Claude、Copiloit、通义千问、文心一言、Stable Diffuisin、Midjounery

人脸识别、语义识别、搜索推荐

二、人工智能基础理解

1.学科

机器学习、深度学习

2.相关基础概念

模型：根据已有经验总结出来的规律

样本：过去的数据

特征：样本的属性

标签：样本的结果数据

有监督学习：有标签的学习

无监督学习：无标签的学习

预测结果：分为分类问题和回归问题

分类问题：只有两种可能、是或否

回归问题：预测结果是一个连续的值

人工智能就是通过给机器提供大量的数据集，让机器对于未知的数据进行预测。

三、人工智能的行业现状

1.产业链

产业链分为：基础层、技术层、应用层

基础层	芯片服务、云服务、机器学习平台、数据服务	寒武纪（芯片）、云、百度云、七牛云（云服务）、科大讯飞（机器学习平台）
技术层	计算机视觉处理	商汤、依图
应用层	人脸识别、语言识别、车牌识别、搜索推荐……	快手、抖音…

下图是各层的代表性公司，可以从中选择感兴趣的作为目标 

行业应用：

行业应用	典型案例
教育	智慧体测 作业批改 智慧问答 校园考勤
医疗	影像辅助 在线问诊 患病诊断
零售	虚拟试衣 智慧柜台
文旅	AI导览 VR体验 车辆调度
政务	智慧城市 人脸监控预警
金融	金融风控 量化交易
安防	车辆识别 巡检机器人
客服	智能客服 智慧质检 客户回访

2.商业模式

主要分为四种商业模式：数据采集和治理、计算资源服务、AI技术服务、AI+产品

数据采集和治理：代表公司数据堂，进行数据采集和标注

计算资源服务：底层资源和芯片研发，例如：寒武纪

AI技术服务：人脸识别业务，商汤和依图公司

AI+产品：快手、抖音的搜索推荐

四、AI产品技能要求

基础层：需要大量的硬件知识储备。

技术层：多为ToB,对于技术要求较高，了解主流算法及原理，最好是算法出身的工程师，对于模型的整个流程，上下游产出都有一定的认识。

应用层：多为ToC,掌握一定的产品知识，不需要对于技术有太深刻的认识，但是必须有一定的知识储备，保证和算法工程师以及研发工程师能够顺畅沟通。

参考文献：刘海丰《成为AI产品经理》