人工智能作为当下科技发展的热门领域，吸引了众多产品经理的目光。特别是互联网产品经理，他们开始寻求转型成为AI产品经理，以便在这个新的技术浪潮中发挥作用。本文旨在为这些转型中的产品经理提供一个AI的全局概览，帮助他们理解和掌握AI的基本技术与应用。 人工智能主要可以分为四个领域：机器学习、计算机视觉、语音交互和自然语言处理。其中，机器学习是其他三个领域的基础，并可进一步细分为监督学习、非监督学习、强化学习和迁移学习四大类别。机器学习的基本概念是让机器通过学习大量的数据找出拟合函数，从而对新数据进行预测。其适合解决有规律可循且难以通过编程直接实现的复杂问题。 在实际工作中，机器学习模型的建立通常遵循以下步骤：确定算法、数据预处理、模型构建、参数调优和模型评估。这些步骤包括将数据分为训练集、验证集和测试集，使用训练集构建模型，用验证集来调优参数，并最终用测试集来评估模型效果。另外，算法的选择和特征的选取也会对模型的性能产生重要影响。 监督学习是机器学习的一种类型，它通过学习带有标签的数据来找出特征值与标记值之间的关系，并据此对新的数据进行预测。监督学习又可以分为分类问题和回归问题。分类问题的输出通常是离散的类别标签，如决策树、随机森林等算法；而回归问题的输出则是连续的值，如线性回归等算法。这些算法在信用评估、文本分类和预测分析等领域都有广泛应用。 决策树是一种常见的监督学习算法，它通过构建一个树状结构来实现分类或回归任务。每个非叶节点代表一个特征属性，每个分支代表特征属性的一个取值，每个叶节点代表一个类别。决策树简单直观，易于解释，但容易过拟合。 随机森林是将多个决策树组合起来的一种集成学习方法。它通过在训练过程中引入随机性来增加模型的多样性，并减少过拟合的风险。随机森林在大规模数据集上表现良好，尤其适用于信用评估和风险分析。 朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它通过已知条件下的概率分布来预测新样本的类别。朴素贝叶斯算法简单、快速，并且适用于处理大规模数据集。但它的前提假设是特征间相互独立，这一假设在实际中往往难以满足。 K近邻算法（KNN）是一种非参数的分类算法，其核心思想是根据待分类项与已知类别数据之间的距离来进行分类。KNN算法简单有效，尤其适合处理小规模数据集。但其缺点是计算效率低，且难以处理大规模数据集。 AI产品经理在转型过程中需要了解和掌握机器学习的各个方面，包括算法原理、模型构建、参数调优和应用场景。这些知识将帮助他们更好地与技术团队沟通，并在项目中发挥作用。AI产业的快速发展为产品经理提供了新的机遇和挑战，转型成功的产品经理将能够在未来的市场竞争中占据有利位置。

AI产业在近两年内迅速崛起，成为业界关注的焦点。随着互联网巨头纷纷入局AI领域，许多互联网产品经理也开始考虑转型为AI产品经理。本文旨在为这些转型中的产品经理提供一个全面的AI知识框架，以便他们更好地理解AI并为其工作转型做好准备。文章分为上下两篇，这里介绍的是上篇内容。 AI产业结构中，根据公司分工的不同，大致可以分为三类公司： 1. 行业+AI：这类公司侧重于特定行业，以智能家居、智能车载等为代表。产品经理需要具备行业理解能力及趋势洞察力，并有能力分析具体垂直场景。 2. AI+行业：这类公司以AI为核心，通过提供如智能客服、智能外呼等服务来提升客户产品价值。产品经理需有较强的沟通能力，能快速理解客户需求，并对项目进行有效管理。 3. 基础平台：这些公司提供基础AI技术平台，如计算平台、算法平台等，帮助企业接入AI技术。产品经理在这里需要对底层技术框架有深刻理解，拥有研发背景者更具优势。 AI产品经理可根据其工作内容和性质被进一步分类为狭义和广义： 1. 狭义AI产品经理：这类产品经理直接应用语义、语音、计算机视觉和机器学习等AI技术，涵盖对话、知识图谱、机器翻译、搜索、语音识别、人脸识别、车辆识别、智能视频分析、图像检索等技术领域。产品经理需对相应技术有深入了解，并将其应用于产品设计、研发、推广和生命周期管理等环节。 2. 广义AI产品经理：这类产品经理间接涉及核心AI技术，或直接应用其他前沿领域技术。他们的工作职责可能不如互联网产品经理那样“重”，而且这类产品经理数量较少，目前主要由技术人员或公司创始人兼任，未来有望逐渐向狭义AI产品经理方向演变和融合。 此外，文章还对AI应用领域进行了概述，指出AI技术已渗透到多种行业和产品中，如智能家居、智能车载、智能客服等，并列举了AI技术在实际场景中的应用实例。 在AI技术方面，文章简要介绍了AI技术的四个主要领域：语义、语音、计算机视觉和机器学习，以及它们如何逐步转化为商用产品形态并改变交互方式。 整体而言，上篇内容涵盖了AI产品经理入门所需的基本概念、产业结构、技术分类和应用领域。它为读者提供了一个宏观的AI全景图，并指明了不同类别的产品经理所需的专业技能和知识。 文章对AI产品经理进行了系统性地分类，并提出了狭义与广义的概念。狭义AI产品经理专注于直接应用主流AI技术，而广义AI产品经理则涉及更广泛的AI技术应用，包括那些还不成熟的细分领域技术。这类产品经理虽然目前数量较少，但随着技术进步和市场发展，预计将会逐渐增多。

本篇文章从三个关键阶段介绍一下我理解的AI工程化的系统思维框架。每个人理解的工程化以及在每个不同业务类型公司中工程化的流程一定是不同的，但至少你可以参考这样的思维模式进行自己的修炼。这段时间笔者就一直在考虑用什么样的内容作为系列终结篇最合适，通过我的观察：大多数的AIPM实际上都很盲目的去学AI技术，而且学的很深，尤其是那些产品新人，学这些东西本身没问题，但是这样的时间和精力分配上就出了问题——入门任何一行最快的方法和手段就是实践，让实践中遇到的问题带领你探索AI领域的技术这样不仅印象深刻而且可以举一反三。当然，日常平时积累一些常用的概念还是必要的，比如至少你要知道什么是二分类问题，什么是gr

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