上一篇文章我们说了AI产品经理要不要懂技术？，这一篇文章我们说说AI产品经理需要懂哪些技术。
1、数学统计学基础
AI产品经理需要具备一定的数学统计学知识，这是理解人工智能技术的基础。他们不需要深入了解复杂的数学公式和逻辑，但需要知道基本的数学概念及其在实际工作中的应用。例如，线性代数中的标量、向量和矩阵等基础名词，以及概率统计中的伯努利分布、二项分布、泊松分布和高斯分布等
1、线性代数
标量：单独一个整数、实数或者复数。
向量：标量按照一定顺序组成一个序列数，如{x1、x2、x3，...xn}
矩阵：给原始向量增加一个维度，成为一个二维数组
2、概率统计
概率分布是用来评估特征数据和模型结果的武器。首先，我们要掌握常用的概率分布的类型，其次，我们要知道哪些业务场景下的特征数据和模型结果的分布，以及他们应该符合哪种分布类型，这样，产品经理就可以把概率分布应用于日常的工作中。
AI产品经理应当了解模型构建的整个流程，包括模型设计、特征工程、模型训练、模型验证和模型融合等阶段。在这个过程中产品经理要清楚每个角色该干什么、需要花费多少成本用于项目管控。掌握模型构建过程助于产品经理更好地把握开发进度，协调不同团队间的工作，并确保产品按时交付。
3、常见算法原理及应用场景
AI产品经理需要了解常见的机器学习算法，如监督学习、无监督学习和强化学习等，以及它们的适用场景。例如，在图像识别、自然语言处理等领域，产品经理需要知道何时使用合适的算法来解决特定问题
4、模型相关技术名词
对于模型相关的技术名词，如偏差与方差、过拟合和欠拟合、特征清洗与数据变换等，AI产品经理也需要有所了解，以便于在与技术团队的沟通中更加顺畅
5、模型验收指标
AI产品经理还应当掌握模型验收的具体指标和方法，如准确率、召回率和F1分数等，并能够根据这些指标对模型进行测试和评估。
点击“阅读原文”
