如何成为人工智能ai经理

时间：2023-11-30 本站点击：1

导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关如何成为人工智能ai经理的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

本文目录一览：

1、如何成为一名人工智能产品经理2、小白入门 AI 产品经理之路3、《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源4、普通人如何进入人工智能行业有哪些途径5、《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

如何成为一名人工智能产品经理

系统分析员又称系统分析师，是指具有从事计算机应用系统的分析和设计工作能力及业务水平，能指导系统设计师和高级程序员的工作的一族。在软件开发流程中主要从事需求分析工作，同时也涉及可行性分析和概要设计的部分工作。英文system analyst，简称SA。系统分析师(SA)是负责设计与开发应用软件系统．使其正确的反应出有效的信息，协助企业经营者管理、营运公司的运作者。系统分析师是抽象模型的建立者，他们需要专业的conceptionmodel(概念模型)知识和基础编程技巧。杰出的系统分析师会利用编程技巧来辅助建立conceptionmodule。岗位职责系统分析师的基本职责是从事管理信息系统的定制、企业资源管理系统的设计开发及市场评估策划，其专业背景和招聘要求是具有计算机或数理学或工科专业背景、本科以上学历，能独立翻译、阅读国外技术资料，有从事试验、掌握世界最新技术最新方法的借鉴眼光与能力，理解商务逻辑和客户需求，能熟练运用MICROSOFTVISU-ALBASIC、MICROSOFTSQLSERVER进行软件开发，熟悉EQP系统，有管理信息系统的设计、项目设计能力，开发进度的估计能力、控制力及相关经验，有良好的理解力和逻辑分析能力以及表达能力、足够的沟通能力，具备基本文档写作能力，熟悉微软后台产品的安装与维护；作为微软伙伴级方案供应商，系统分析师必须成为MCSE、MCSD，从而适应企业团队的工作。业务范围根据时下IT企业所涉足开发的领域，其业务范围主要包括：仓储管理系统、报关业务系统、销售统计与管理系统、财务管理系统、物流管理指挥系统、楼宇智能化管理系统以及各种数据查询统计与分析、业务流程控制系统、模拟考试系统、人力资源管理分析系统等等，由此而产生各种信息系统分析师人才品种，即系统分析专家，他们不仅承担着为客户设计开发软件新品的业务指导任务，而且向客户提供二次开发的技术支持和培训顾问服务，既是IT企业中的技术骨干和将才，又是IT企业软件新品市场前景的预测者和参与营销的市场策划者，从这个角度看，又是企业的智囊高参和运筹帷幄的帅才，堪称具有国际视野的高级复合型人才。熟悉应用领域的业务，能分析用户的需求和约束条件，写出信息系统需求规格说明书，制定项目开发计划，协调信息系统开发与运行所涉及的各类人员，能指导制定企业的战略数据规划，组织开发信息系统，能评估和选用适宜的开发方法和工具，能按照标准规范写系统分析、设计文档，能对开发过程进行质量控制与进度控制，能具体指导项目开发，具有高级工程师的实际工作能力和业务水平。（1）具有系统工程的基础知识；（2）掌握开发信息系统的综合技术知识（硬件、软件、网络、数据库）；（3）熟悉企业和政府信息化建设，并具有组织信息化战略规划的知识；（4）熟悉掌握信息系统开发过程和方法；（5）熟悉信息系统开发标准；（6）掌握信息安全的相关知识与技术；（7）理解软件质量保证的手段；（8）具有经济与管理科学的相关基础知识，熟悉有关的法律法规；（9）具有大学本科的数学基础；（10）熟练阅读和正确相关领域的英文文献。系统分析师资格考试说明计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试2009版《系统分析师》考试说明一、考试目标通过本考试的合格人员应熟悉应用领域的业务，能分析用户的需求和约束条件，写出信息系统需求规格说明书，制订项目开发计划，协调信息系统开发与运行所涉及的各类人员；能指导制订企业的战略数据规划、组织开发信息系统；能评估和选用适宜的开发方法和工具；能按照标准规范编写系统分析、设计文档；能对开发过程进行质量控制与进度控制；能具体指导项目开发；具有高级工程师的实际工作能力和业务水平。二、考试要求（1）掌握系统工程的基础知识；（2）掌握开发信息系统所需的综合技术知识（硬件、软件、网络、数据库等）；（3）熟悉企业或政府信息化建设，并掌握组织信息化战略规划的知识；（4）熟练掌握信息系统开发过程和方法；（5）熟悉信息系统开发标准；（6）掌握信息安全的相关知识与技术；（7）熟悉信息系统项目管理的知识与方法；（8）掌握应用数学、经济与管理的相关基础知识，熟悉有关的法律法规；（9）熟练阅读和正确理解相关领域的英文文献。三、考试科目设置（1）信息系统综合知识，考试时间为150分钟，笔试，选择题；（2）系统分析设计案例，考试时间为90分钟，笔试，问答题；（3）系统分析设计论文，考试时间为120分钟，笔试，论文题。系统分析师的相关常识一、软件人才成长链（1）程序员程序员处于技术成长历程的最下端。他们需要熟练掌握各种语言技巧，知道技巧适用性还要对资源做出最恰当安排。（2） SA系统分析师系统分析师是抽象模型的建立者，他们需要专业的概念模型知识和基础编程技巧。杰出的系统分析师会利用编程技巧来辅助建立概念模型。（3） SD系统设计师系统设计师应当对“系统结构”所使用的软件技术非常了解。如果自身具备良好编程技巧，才会成为优秀的系统设计师。系统设计师的职责是把结构模型对应到实现模型，作用非常重要。在从概念到实现期间规划和组合模型的优劣是决定系统设计师好坏的标准。（4）项目经理项目经理必须具备较强的专业知识，具备沟通技巧，了解团队人员的组成，还需要知道如何对团队分工，学会根据项目特性选择最适合的语言和工具，不能有任何偏执。（5）产品经理产品经理必须具有产品管理能力。这是一项非常重要的技能，产品经理需要融合技术和市场趋势，知道未来大家需要什么，使开发的产品实现技术和市场上的引导作用，他们还要快速学习技术并融合起来做很好的演示。（6） Architect(架构设计师) 架构设计师是程序员的最终归属，也是成长链中最神圣的一环。架构设计师对整个项目的贡献非常大。架构设计师彻底摆脱了语言的束缚，身兼百家之长，熟悉很多语言的精髓；知道软件发展趋势，会开发新一代产品或制订新一代产品的方案，知道各种软件产品特性。架构设计师会根据这些特性做出非常好的产品。另外，杰出的架构设计师具有创新技巧的本领。二、系统分析师的工作环境系统分析师的工作内容，依阶段划分大致可分为下述几个阶段：系统分析：分析现行系统:确定系统的功能需求;确定系统的资源:保护及绩效需求，发展系统架构确定使用单位将面临的环境及组织变迁。初步设计：划分作业子系统．拟定子系统的输入、输出、接口及作业处理流程:子系统人工操作规格:逻辑质料库设计:开列系统软、硬件规格。细步设计：设计实体数据库:设计人工操作程序;设计文件表格及输出、入格式;拟订程序规格及组步流程:确定公用例程与共享程序。系统测试：根据分析阶段所订定的各种功能．加以测试，错误资料收集与分析。资料转换：整理及汇编文件．指派工作人员及进行训练．进行资料转换。系统维护：更正系统内潜伏的错误:因适应环境的改变而做适度的调整。一个机构的分析师因工作性质的关系，一方面需要与作业单位有关人员讨论系统需求，另一方面亦要随时了解程序设计人员工作进度，以掌握系统开发进度．因而时常往来于不同的单位间，但是大多数的时间均为独自作业:不希望有太多的外在干扰．因此，通常都会有固定而较幽静的办公处所。三、系统分析师的工作时间一般公司行号或政府机构的系统分析师．每日工作时数均为八小时，上班时间从上午八时三十分至下午五时三十分，中午休息一小时。计算机公司则因职业性质不同，其办公时间除了正常的工作时间外，经常性的加班是无法避免的。四、系统分析师所需资格条件信息从业人员的资格条件，除政府、公营事业、金融机构可做技术人昌任用条例或经考试及格外．一般民营企业及计算机公司并无资格限制，但由于系统分析工作必须具备电算机专门知识与实务经验者方可胜任．放在招考前均订有一定的标准，通常归类如下:教育程度：大专以上．信息科系、企管科系、管研所等其它相关科系所。技能：信息工作人员除具备良好的中文程度外，亦须略通英文。年龄及性别：通常性别不拘，但男性比率偏高，年龄则多在28岁以上。个性：活泼、富进取心，具组织协调能力，最重要的是要细心、专心。五、系统分析师的教育与训练随着工商业的快速发展，电子计算器之普及，各行各业对于信息人力的需求愈来愈多，依据工业策进会的「信息人力供需追踪调查研究报告」分析，民国七十四年至八十三年我国由于正规教育及推广教育，信息人力的需求量及供应量刚好平冲．但信息人力的品质仍未达一定的水准，因此，系统分析师除了正规教育外应时常望与民间企业，团体或管理顾问公司所举办的各类型「企业管理与系统分析」实务讲座．吸取他人的经验及最新科技，以提高自身的就业能力。六、系统分析师的必备素质和技能这里想简要探讨一下系统分析师的必备素质和技能，由于编写比较匆忙，可能并不完整。（1）强烈的责任心和事业心实际上这对每个岗位来说都是必备素质。系统分析师由于必须保证需求的准确性，所以责任更为重大。一般来说，不应以用户表述不明确，无法得到需求，或者用户需求变化太多作为借口。（2）具有面向对象的程序设计思想面向对象的程序设计思想对于客观、真实地以软件的方式模拟客观事务的运行规律，具有十分重要的作用。可以预期，在未来的一段时间里，面向对象的程序设计模式，仍然是在软件系统构建过程中的首选。（摘录）（3）掌握一种面向对象的系统分析工具面向对象的系统分析工具用于采用图形化的方式，在软件系统分析过程中对待开发的软件系统进行清晰准确的描述。（4）交流表达能力用于客户沟通能力，以及团队内部沟通。（5）业务领域知识业务过程知识很重要，直接关乎对问题域的理解。（6）有坚实的软件工程技术基础具有软件工程技术不能够直接编写软件代码，但是，如果具有软件工程的思维模式，可以使软件工程技术人员不仅站在应用软件系统整体的高度上去思考问题，更重要的是能够在专业技术积累的基础上，使普通的代码编写人员逐步成长为系统分析师和软件项目经理等技术管理人员。（摘录）七、系统分析师在软件公司中的位置这里想简要探讨一下系统分析师这一角色在国内的软件公司里的位置。国内的软件公司对于系统分析和系统分析员的定位是不同的。根据不完全了解，大致有以下几种情况：（1）没有正式的系统分析师这里又会有多种情况：客户会提供比较详细的需求书。客户充当了系统分析师的角色；项目经理或商务人员在项目前期，通过讨论已经摸清了客户的大体想法和一些主要部分的要求。他们可以直接告诉软件工程师要做什么。这时，项目经理或商务人员充当了系统分析师的角色；软件工程师独当一面，独立负责某一系统或者某些模块的需求分析设计和开发。软件工程师有机会与客户有些接触。这时，软件工程师充当了系统分析员的角色；在外包项目中，系统分析结果是发包方提供的。这时，外方充当了系统分析师的角色。（2）有正式的系统分析师这里有两种情况：分析师同时做需求分析和系统总体设计（架构设计，概要设计），这样的分析师往往是设计开发高手升迁上来的；另一种只做需求分析，并且确保系统的实现符合客户的需求，这样的分析师往往熟悉客户业务，有一定的研究，或者具有一定的行业背景。系统分析师需要不断和客户进行交流沟通，以确保需求的正确性，并对需求变更进行及时的反应；另外，和开发人员进行沟通，使开发人员对需求有准确的理解；和测试人员合作，例如编写测试用例，进行需求验证，用户测试方案等；和商务人员合作，在报价书编写方面提供必要的支持，甚至，还和帮助文档作者合作，等等。（3）有时有，有时没有系统分析师根据项目需要，有时充当系统分析师，有时则担任其它职务。这里不再详述。最后是一个建议：不管你所在的公司赋予你怎样的职责，都应该积极主动地做好职责内的工作，和其它角色相互合作，并且不断学习和提高自己。八、未来展望近年来，我国政府及工商企业使用电子计算器处理作业快速成长，人才需求愈来愈多，惟因学校培育的科班信息人才供不应求．因而造就其它科系更多的出路，其中尤以商业科系为主。展望台后在经济结构改变．各行业规模愈趋扩大，并须建立企业计算机化管理制度的情势下，对系统分析师的需求更将有增无减，因此．凡受过信息专业教育或训练，具有电子计算器专门知识及企业管理观念的青年，其就业前途是非常乐观的。

小白入门 AI 产品经理之路

概述：21届毕业一直从事产品经理相关职位，先后从事的行业有云端视频编辑、跨境电商等行业，目前正在转型做云计算行业，别的不说跨度真的还挺大，而且其实中间真的没有什么很大的关系；但是兴趣使然，最终还是得选择一个自己最感兴趣的行业去进行深挖与提升自己，深入业务场景去进行需求的了解，与用户共情，是我目前的目标与方向，接下来会零零碎碎分享一些，自己对AI产品进阶的一些知识或者干货分享，欢迎各位大佬们批评指正，也欢迎跟我一样处于初期的小姐妹们跟我一起共同成长，互相交流~共勉之

第一篇：初识

quyc 2022/4/27

AI 平台知识概述

一、概念了解(what)

在说AI 平台之前，首先可以对AI进行了一个大致的解释，AI 即人工智能，是研究并模拟、延伸和扩展人脑复杂行为的一种技术科学，范围包括机器学习、计算机视觉等等；那么 AI 平台就是支持这种复杂科学研究的一种辅助工具，该工具可以进行智能化、体系化、自动化完成这一系列研究；

1）AI 平台主要面向的是模型开发者，围绕 AI 模型/算法的生命周期（数据收集、数据标注、模型构建、模型训练、模型优化、模型部署）提供的工具。

2）AI 平台是面向应用者的，围绕集成好的AI 服务进行部署应用，主要是进行应用的管理等相关操作的平台。

二、产品功能(How)

接下来将对 AI 平台的两种分类进行逐一的功能阐述

2.1 AI 开发平台

1）数据标注平台

面向进行模型训练的前置工作，包括数据导入、数据预处理、数据标注、数据增强等。这部分的数据工作与大数据的关联性比较强，有些标注平台甚至是大数据系统的组件。

对于AI 标注来说，更多是进行数据智能/自动化进行处理，故此有些厂商推出数据采样、数据拆分、数据缺失值处理（数据预处理）、自动标注（数据标注）、对图片类型数据去雾、增雾、对比度增强等智能算法（数据增强），正是这些功能支撑起了数据标注平台。

2）模型训练平台

给模型训练的内容配置算力、环境，这个是AI平台中比较常见的产品，由于模型训练对硬件资源的高消耗，通常会租用云计算资源来完成模型训练，所以很多模型训练平台是与云平台捆绑的，完成包括负载均衡、并行训练等工作。

4）模型部署平台

提供把模型从训练环境部署到推理环境（云端、边缘端等）的工具。这个功能相对简单，较少单独作为一个产品，一般是也是作为开发平台的一个功能模块。

一个例外是边缘/嵌入式环境部署平台（如百度EasyEdge），由于硬件适配比较繁琐，所以目前看到百度是做成一个相对独立的产品的。

5）模型推理平台

提供各式各样的模型接口，供用户直接调用，一般还提供包括模型调用管理、接口管理等功能，这种推理平台主要是以模型作为核心竞争力的。另一种推理平台则以算力作为竞争力，类似云平台，用户将模型部署在平台上可获得弹性扩缩容等能力。

2.2 AI 应用平台

AI支撑平台比起AI开发平台，更类似业务平台，比如内容审核、智能对话等。围绕的是一个核心算法，通过配置提升这个算法/能力的通用性。

通过下面一个例子进行详细解释：

横向是发布图片的业务流程，纵向是审核平台的功能，审核平台的核心问题就是图片分类，将符合审核政策规定的图片通过、违法的进行限制。

三、核心优势(Why)

AI 平台带来的优势可以从用户、平台角度进行思考：

用户：尽低层成本获取 AI 能力，提高工作效率，满足业务快速扩充的需要；

AI 平台：标准化的工作工具/流程，无需定制去解决，提高模型生产效率、降低工作成本，从而形成盈利；

但是就目前来说，平台的需求是大于用户的需求，这跟 AI 的发展历史有关，目前还暂处于初期阶段，AI 技术还不是很成熟，更多是对模型训练的一些需求，一种行业化解决方案标准化的过程；用户 AI 还持有观望态度（对提高ROI不确定等），所以引申出目前需要不断的加强对AI 能力的训练，更好的契合市场用户的需求是目前的必经之路，同时也需要不断的引导用户发现AI 能力的价值，进而提高AI 平台的价值。

四、市场状况(where)

一些AI开发平台产品的AI模型生命周期覆盖情况，可以看到大部分产品其实都是提供全生命周期的功能的，提供一站式解决方案。

竞品分析：

百度的功能架构是最舒服、逻辑性最好的。百度的AI开发平台包括BML和EasyDL两个，BML是全流程的开发平台，覆盖了AI模型全生命周期；EasyDL定位是零门槛开发，所以只支持到数据训练级别的开发。BML中相对独立的数据相关功能和边缘部署相关功能又都拆成组件/小平台，可以供用户单独调用，从而提高灵活性。

腾讯TI系列平台中，TI-ONE定位是一站式机器学习服务平台”，但暂时没有看到关于数据标注方面的功能，数据处理只提供相对简单的数据接入和数据预处理功能。预置模型相对来说也比较少，大部分是机器学习方面的模型，深度学习模型较少。

TI系列的其他两个平台TI-Matrix和Ti-EMS分别是“AI应用服务平台”和“无服务推理平台”，个人感觉都更偏向云服务一些，主要是服务调度、扩缩容等能力。

华为ModelArts也提供从数据标注到模型推理全流程的开发工具，其中“自动学习”的功能模块基本对标百度EasyDL，提供重训练级别的模型生成，但暂时没有按照需求层级进行产品拆分。

总结：目前AI 平台根据用户不同的需求点各有所侧重，但是基本都进行了一站式平台训练能力的部署，主要在对数据、模型、部署三个方面发力；

1）数据差异化：进一步与大数据平台吻合，提供数据采集、清洗、标注（自动、人工）等功能，解决用户数据方面的痛点。

2）模型差异化：提供更多的强大预置算法进行模型训练，针对不同的业务场景去进行模型训练，针对不同的业务场景进行优化，其次需要充沛的算例资源，与云平台进行很好的衔接、协同处理。

3）部署差异化：方便快捷、快速搭建、灵活运用成为部署的需要攻克的一大难点，也是非常重要的竞争优势，节省时间、人力成本，也方便进行运维；

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书名：人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册

作者：张竞宇

豆瓣评分：6.3

出版社：电子工业出版社

出版年份：2018-6

页数：216

内容简介：

随着人工智能热潮的兴起，企业对人工智能领域产品经理的人才需求也开始井喷，人工智能产品经理成为顺应时代潮流的重要人力资源。实际上，人工智能确实给现有的产品和服务带来了全方位的升级，这也给产品经理从业人员提出了更高的要求，是关注人工智能产品的产品经理们面临的一次关键转型考验。

《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所必备的基本素质和技能，旨在帮助产品经理找到转型升级的最佳学习路线，以成为合格的人工智能产品经理。

《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》适合现阶段从事产品经理工作的人士转型做人工智能产品时学习，也适合以人工智能产品经理为职业理想的人士阅读。另外，人工智能领域的企业负责人和技术骨干也适合阅读《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》，以了解企业的技术人才需求。

作者简介：

张竞宇（特里）

墨尔本大学信息系统硕士、全球金融工程委员会委员、“Back Forth”思维模式发明者，现任世界500强公司人工智能产品总监。

曾作为年轻学者被邀请到第十五届全球金融年会做英文演讲。

擅长机器学习产品设计、大数据分析以及人工智能技术商用化。曾主导上线多款人工智能产品，其中一款教育行业的产品，用户覆盖全国四百多万名在校大学生。

在人工智能（尤其在NLP自然语言处理、CV计算机视觉）领域有多项发明专利，其中专利“基于网络日志的用户负面情绪预测方法和系统”早于Facebook社交网络自杀倾向预测功能问世。

特里老师还是人人都是产品经理社区和PMCAFF社区的专栏作家，其写作的“人工智能产品经理”系列文章广受读者好评。

普通人如何进入人工智能行业有哪些途径

要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，每天查看api调用函数或者是美化界面。

如何进入人工智能行业

1.人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。

2.现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。对于要深入掌握人工智能知识的工程人员来说，数学是绕不开的坎。

3.人工智能是一个很大的概念，现在很多的公司所谓的AI应用还是停留在比较初级的阶段，进行一些信息（数据）的分类，筛选，模式识别之类，许多语言都有成型的代码包，开源代码之类，用起来并没有太大的技术含量，要想达到实际的应用效果，更多的是需要大数据的支持，不断在算法上进行优化。

4.现在比较火的一些智能设备，智能家居，我并不觉得算是人工智能，更多的是各类传感器加上程序规则的应用，可能这类行业会更贴近生活更有市场一些吧，前景倒是非常看好的。不过和做软件一样，并不是技术有多牛就一定能做出好的软件产品，一定要深入了解用户需求，注重用户体验，以你的背景来说，我觉得可能往这个方向发展会有更好的效果。

进入人工智能领域的方式

第一：加入大型人工智能平台。目前大型科技公司纷纷开放了自身的人工智能平台，这也是当今社会进入智能化时代的一个重要标志，而对于中小创业者来说，基于这些人工智能平台来进行创新是比较现实的选择，这不仅降低了在人工智能领域的创新、创业门槛，同时也会逐渐形成一个庞大的产业生态。

第二：参与到人工智能生态体系中。人工智能生态体系需要大量的参与者，整个人工智能生态的产业链也比较长，比如大数据、物联网、云计算等领域都可以看成是人工智能生态体系中的一部分，所以对于创业者来说，选择空间还是比较大的。

第三：基于行业领域做智能化改造。当前正处在产业结构升级的大背景下，大量的行业企业都需要进行智能化改造，而这个过程会释放出大量的发展机会。对于具备丰富行业经验的职场人来说，人工智能也带来了新的创业机会。

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