人工智能產品經理——AI時代PM修煉手冊 ( 簡體 字) |
| 作者：張競宇 | 類別：1. -> 程式設計 -> 人工智慧 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 49227
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NT售價： 295 元 |
| 出版日：6/1/2018 |
| 頁數：216 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121339141 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：前言
伴隨著科技的迅猛發展，近些年人工智能（Artificial Intelligence, AI）的浪潮席卷了全球各個角落，異常活躍的學術界，以及每個人生活中都帶有人工智能技術的服務和產品體驗，無一不印證了這個不爭的事實。不少科技界的大牛都認為這次科技變革無論是從影響的深度還是廣度上，都會比互聯網給人類帶來的變革更深遠，有些媒體甚至稱這次科技變革是另外一種形態的“工業革命”。
隨著人工智能熱潮迭起，企業對人才的需求也井噴了。根據招聘網站的大數據統計，人工智能人才的薪酬普遍高于普通IT從業人員的平均薪酬，尤其是算法工程師的薪酬，更是居高不下。當前市場已經形成企業搶奪人工智能人才的局面。
然而伴隨著資本源源不斷涌入市場及人工智能創業熱情不斷提升，企業對于人工智能的認知及對于人才的評價和識別能力，還處于非常有限的階段。很多企業招聘時都出現過職位與要求不匹配的情況——招聘人工智能專家、人工智能科學家，但技能需求卻基本上都是這樣寫的：“負責機器學習、深度學習領域的技術研發工作，包括但不限于神經元網絡設計與優化、數據降維、特征提取、分類聚類等。”事實上，該需求描述是針對算法工程師或者人工智能研發工程師的，而要招的人工智能專家和人工智能科學家顯然不可能只了解算法而已。
人工智能行業中的職業類型和內涵與互聯網行業相比有不小的區別，因此企業和獵頭在對人工智能人才的分類和定位并沒有明確認知的前提下盲目招聘，會給企業帶來很高的人力資源風險。
人工智能人才大體上可以被分為以下兩類。
? 一類是那些可以實現人工智能技術的工程師，例如算法工程師。根據所要解決的具體場景和問題，又可以再細分為圖像處理算法、推薦算法、自動駕駛算法、語音識別算法等方面工程師。
? 另一類是可以將人工智能技術和行業知識相結合，并通過產品和項目的落地實現最終商業目標的人才。而這類人才中很重要的一類職位就叫作人工智能產品經理。
上面提到的市場招聘方盲目招人，一方面原因是當前大多數企業不了解人工智能行業中的職業類型和內涵，另外更重要的一方面是企業在面對人工智能技術的快速革新時有很強的危機感，在沒搞清楚如何利用自身的行業背景、數據資源去做產品和服務革新的前提下，就想盡快讓新產品和服務落地。在這種狀態下，第一類人才即技術工程師顯然成為企業招聘的首要對象，卻往往忽視了第二類人才即人工智能產品經理。
冷靜分析一下從科研到商業價值轉換的過程，美國麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）負責科技成果轉化為商用價值的部門研究表明：每一美元的科研投入，需要一百美元與之配套的投資（人、財、物），才能把科研成果轉化為產品。另外，從產品到商業變現還需要市場運營推廣的投入。
1:100就是純粹的技術成果到產品落地的距離，而如果再加上市場運營推廣的投入，這個比例將會更驚人如圖0-1所示。由于人工智能技術在很多領域都還不成熟，再加上賦予了人工智能技術升級后的產品和服務，在當下還并不能保證都被用戶認可并轉化為商業價值，在這種前提下企業花重金招來了一大批第一類人才而幾乎沒有第二類人才，風險不言自明。
圖0-1 科技成果轉化為商業價值的過程
在人工智能時代，技術的快速革新要求企業和產品經理升級舊的認知體系，與時俱進。本書寫作的初衷就是幫助企業和產品經理實現這種知識升級，嘗試回答以下問題：什么是人工智能產品經理？企業為什么需要人工智能產品經理？伴隨著人工智能技術的進步，傳統產品經理需要掌握哪些技能和知識才能成為人工智能產品經理？在如今社會分工愈來愈細的背景下，人工智能產品經理如何通過有技巧的溝通，協調公司資源幫助企業規避投資風險、創造商業價值？
路線圖
強烈建議讀者按照章節順序閱讀，本書嚴格按照從理論到實踐的邏輯進行章節編排，幫助讀者重新梳理人工智能產品管理知識體系，內容涉及人工智能產品管理過程中需要的理論知識、技術背景和邏輯、工作流程、溝通技巧、思維方式等。
第1章敘述了本書的邏輯基礎和背景前提。定義了人工智能時代的產品特性，并描述了在這種時代背景下對產品經理的要求，最后從思維方式、知識體系、工程經驗三個角度描述了如何入門這個有挑戰性的職業。
第2章首先描述了行業知識和經驗對于人工智能產品經理的重要價值。其次定義了什么是行業專家。最后，為人工智能產品經理提供了一種修煉成為行業專家的學習和實踐方法論。
第3章重新定義了人工智能產品經理的基礎技能“需求分析”，描述了在人工智能時代背景下需求分析工作和傳統方式的區別，并從需求量化角度對產品經理提出了更高的要求。
第4章描述了人工智能產品的構建原理及必要的組成部分。這一章內容可以幫助讀者快速構建形象具體的人工智能產品輪廓，讓人工智能產品不再神秘。
第5章從機器學習工程實踐對人工智能產品經理提出的需求出發，幫助人工智能產品經理從機器學習的本質、邏輯處理流程、常見算法及開發平臺等不同維度構建機器學習知識體系。
第6章從技術預研、需求分析和產品設計、參與研發過程和產品運營等維度描述產品經理在人工智能產品的工程實踐中的工作流程，并在每個環節中都提供了一些工程實踐方面的經驗和技巧供參考。
第7章介紹了一種端到端產品管理方法論，另外還介紹了人工智能產品經理的跨部門溝通技巧，以及一種用“CEO視角”進行產品管理的思維模式。
你可以從本書中獲得什么
如果你目前已經是產品經理，想轉型做人工智能產品，那么無論你來自哪個領域，我相信這本書都會給你提供一個看待人工智能產品經理這個職業的全新的角度。本書提供了一種通過人工智能技術解決傳統領域問題的思維方式。
另外，本書嘗試通過描述人工智能產品的體系架構和設計流程，幫助你建立一種完整的認知體系，這種體系架構和設計流程與你過去的經驗相比一定有很多不同之處，這種差異也對想轉型的產品經理提出了從能力模型到思維方式的升級需求。除對理論和思維模式的總結外，本書特意準備了人工智能產品的工程實踐案例，幫助你消化理解人工智能產品經理的工作流程。本書也描述了產品經理在面臨這些新的工作方式和流程時可能會面臨的挑戰，針對這些挑戰提供了相應的解決方案和經驗參考。
如果你沒有從事過產品經理這個職業，這本書會幫助你構建對這個職業的宏觀理解。本書的內容并不包含產品經理的基礎專業技能，例如功能與交互設計、用戶調研技巧等。盡管這些技能作為產品經理的基本功也非常重要，但是本書傾向于從方法論和思維模式的角度，去分析人工智能產品管理工作中的每個環節，如果你想成為人工智能產品經理，那么可以利用本書提供的這些方法論和思維模式，找到適合自己的工作和學習方法。
如果你是企業主，你會從本書中找到下面這些問題的答案：人工智能產品到底是什么？人工智能時代對傳統產品和服務模式造成了什么樣的沖擊、帶來了哪些機遇？如何結合企業的優勢創造現有服務和產品的智能升級？企業在挑選人工智能人才時需要重點考察候選人的哪些能力和素質？企業在投資人工智能產品研發時可能會遇到哪些風險？ |
內容簡介：隨著人工智能熱潮的興起，企業對人工智能領域產品經理的人才需求也開始井噴，人工智能產品經理成為順應時代潮流的重要人力資源。實際上，人工智能確實給現有的產品和服務帶來了全方位的升級，這也給產品經理從業人員提出了更高的要求，是關注人工智能產品的產品經理們面臨的一次關鍵轉型考驗。本書從知識體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家系統地梳理了人工智能產品經理所必備的基本素質和技能，旨在幫助產品經理找到轉型升級的最佳學習路線，成為合格的人工智能產品經理。本書適合現階段從事產品經理工作的人士轉型做人工智能產品時學習，也適合以人工智能產品經理為職業理想的人士閱讀。另外，人工智能領域的企業負責人和技術骨干也適合閱讀本書，以了解企業的技術人才需求。 |
目錄：第1章 人工智能時代重新定義產品經理 / 1
1.1 人工智能時代產品的特殊性 / 3
1.1.1 人工智能是工具，也是新的產品設計思維邏輯 / 3
1.1.2 人工智能技術給傳統的服務和產品賦能 / 6
1.1.3 構成人工智能產品的三要素 / 9
1.1.4 人工智能產品成功的必要條件 / 11
1.2 人工智能產品經理的價值定位 / 14
1.3 人工智能產品經理需要兼具“軟硬”實力 / 17
1.3.1 人工智能產品經理需要懂技術 / 17
1.3.2 會用數字表達和評判 / 19
1.3.3 懂得溝通和協作的藝術 / 20
1.4 人工智能產品經理入門 / 23
1.4.1 修煉思維模式：資源、解決方案、目標導向 / 23
1.4.2 構建知識體系：六大模塊 / 26
1.4.3 參與工程實踐 / 28
第2章 懂行業的產品經理才不會被人工智能淘汰 / 29
2.1 人工智能時代將公司重新分類 / 31
2.1.1 人工智能時代公司的分類方式 / 31
2.1.2 三類公司對產品經理能力的要求 / 33
2.2 什么叫作“懂行業” / 35
2.2.1 六種行業分析維度 / 36
2.2.2 行業分析案例 / 38
2.3 如何修煉成為行業產品專家 / 42
2.3.1 以“點”切入行業 / 43
2.3.2 深挖“點”，變成“線” / 44
2.3.3 橫向拓展“線”，變成“面” / 46
2.4 本章小結 / 47
第3章 定義人工智能產品需求 / 48
3.1 重新定義需求分析 / 50
3.1.1 從微觀、宏觀兩個角度定義功能性需求 / 55
3.1.2 越重要，越容易被忽視：定義非功能性需求 / 56
3.2 量化需求分析 / 67
3.2.1 為什么要量化需求分析 / 67
3.2.2 怎么量化需求 / 70
第4章 人工智能產品體系 / 76
4.1 人工智能產品實現邏輯 / 77
4.2 基礎設施 / 81
4.2.1 傳感器 / 81
4.2.2 芯片 / 85
4.2.3 基礎平臺 / 88
4.3 數據采集 / 90
4.3.1 數據來源 / 90
4.3.2 數據質量 / 95
4.4 數據處理 / 97
4.5 機器“大腦”處理過程：理解、推理和決策 / 99
4.6 資源配置統籌的關鍵環節：系統協調 / 102
4.7 不可逾越的紅線：安全、隱私、倫理和道德 / 104
4.7.1 安全 / 104
4.7.2 隱私 / 106
4.7.3 倫理和道德 / 110
4.8 運維管理 / 114
第5章 機器學習 / 118
5.1 什么是機器學習 / 120
5.1.1 機器學習與幾種常見概念的關系 / 120
5.1.2 機器學習的本質 / 123
5.2 機器學習流程拆解 / 128
5.3 人工智能產品經理必備的算法常識 / 133
5.3.1 算法分類 / 135
5.3.2 算法的適用場景 / 143
5.4 機器學習的常見開發平臺 / 148
第6章 人工智能產品經理工作流程 / 152
6.1 設定清晰的目標 / 153
6.2 技術預研 / 155
6.2.1 領域技術基本現狀和趨勢 / 156
6.2.2 領域前沿技術 / 159
6.2.3 常見技術邏輯 / 162
6.2.4 判斷技術切入點 / 166
6.2.5 總結 / 167
6.3 需求分析和產品設計 / 167
6.3.1 造成人工智能產品設計失敗常見原因 / 167
6.3.2 人工智能產品常見設計原則 / 170
6.3.3 合理制定產品需求優先級 / 174
6.4 充分參與研發過程 / 178
6.5 持續的產品運營 / 181
第7章 方法論、溝通和CEO視角 / 182
7.1 蛻變的必經之路：端到端產品管理 / 184
7.1.1 把握流程中的關鍵節點 / 184
7.1.2 評審階段成果 / 188
7.1.3 復盤 / 190
7.2 跨部門溝通 / 192
7.2.1 什么是跨部門溝通 / 193
7.2.2 跨部門溝通的技巧 / 194
7.3 用CEO的視角進行產品管理 / 196
寫在后面的話 / 200 |
| 序： |
