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学习所有适用于产品管理的AI知识
产品经理如何才能了解他们需要了解的有关AI的知识，以使其达到最佳效果
我从同事，产品经理和其他人那里得到的关于AI的最常见问题是，
“关于人工智能我需要了解什么，什么是学习人工智能的最佳方法？”
我花了大量时间参加许多课程，因此我在电子邮件中收集了一些我提出的建议。
这有必要吗？
首先，有必要解决产品经理甚至需要了解AI如何工作以达到有效程度的问题。关于AI是什么，它做什么以及将如何破坏AI的商业文章层出不穷，所有这些都很棒，但是我在谈论理解它是如何工作的（例如，随机梯度下降，卷积神经网络，树形搜索，有监督与无监督学习，以及所有其他听起来很复杂的庞然大物，直到您知道它是什么为止。        
正如马蒂·卡根（Marty Cagan）在《灵感》（必读）中指出的那样，产品经理可以来自多种不同的垂直学科，包括不一定是技术的学科，例如市场营销或销售。这些人，甚至是来自工程学但不一定具有AI背景的产品经理，都能成功管理AI产品吗？   
马蒂（Marty）在他的文章《每一个伟大产品的背后》中说：  
虽然您不必自己发明或实施新技术就可以成为一名强大的产品经理，但您确实需要对可以理解它并了解其潜在应用的技术感到足够自在。
对此，我完全同意。正如我在上一篇文章中提到的那样，如果产品经理的两个主要职责是评估机会并定义要制造的产品，那么在不了解底层技术的情况下，这尤其具有挑战性。
然而，人工智能正在提高标准。大约3年前，乔恩·埃文斯（Jon Evans）通过比较Android和TensorFlow的初学者教程，欢迎所有人进入“硬技术”时代。（我都编程，而后者编程要困难得多。）在这几年间事情变得越来越简单。对于那些想要在AI产品管理中进行推荐（我强烈建议）的人，在AI商业化的这一早期阶段，至关重要的是要了解它的工作方式，以掌握它尚无法做到的事情并设想可能的事情。您也许可以在PowerPoint中呆了一会儿，但是无论您是否是技术人员，重要的是要学习该技术以便能够理解它并看到其潜力，更不用说与工程技术进行可靠的沟通了。   
如果您仍然持怀疑态度，请允许我也提供有关学习AI的所有相关成本的完整列表：
一点时间
如果您不认为自己具有学习AI的能力，那么无论您想象的是什么，您都可能会错了。阅读或跳到底部寻找灵感（然后再回来）。
如何到那
首先，如果您还不知道该怎么做，请学习一些编码。
关于创始人是否需要知道如何编码的问题，一直存在很多讨论。TechCrunch早在多年前就发表过一篇关于“ 非技术联合创始人的麻烦 ”的文章，然后史蒂夫·布兰克（Steve Blank）（必读）认为“ 创始人为什么应该知道如何编码”。最近，TechCrunch恳请人们在发表有关Auth0首席执行官仍如何编码的文章之前“ 请不要学习编码 ” 。认识到产品经理和创始人是不同的事物，尽管运行产品始终是创始人的职责之一，但这里的关系是恰当的。无论如何，围绕这些人是否需要知道如何编码的讨论都很复杂。
好消息是，从AI学习中获得所需知识所需的编码技能相对容易。您不会编写生产代码，也不会编写任何将要管理的产品代码；您只需编写足够的内容即可完成所有课程。在线阅读Python类的介绍（我从未参加过，因此无法提出建议），让自己成为Stack Overflow的一员（请查看多汁的代表），您应该会做得很好。  
一旦掌握了编程基础，那又如何？虽然没有人能在阳光下探索每个AI类，但这里是我推荐的一些MOOC列表，并附有一些评论：
Udacity深度学习纳米学位：这是我参加的第一个，而没有编写过Python语言。（不推荐使用，但我已经精通Java和R。）我属于本课程的第一小组，因此虽然有点粗糙，但它却很有趣而且令人赞叹。我立刻被迷住了。Udacity现在还具有AI纳米学位，但我对此并不熟悉。
斯坦福大学提供的Coursera机器学习：我也参加了，非常棒。Ng教授是一位出色的讲师，他组织这些概念以将其级联到下一个的方式很漂亮。它使用Matlab（您可以免费使用Octave）使一些人失望，但这是值得的。
斯坦福大学提供的Coursera深度学习专业课程：我参加了这门课程，尽管这是斯坦福大学CS230课程的一部分（见下文），但还是与吴安德教授一起进行的。就像他的ML课程一样，它很棒。  
华盛顿大学提供的Coursera机器学习基础：我没有参加过，但是我的好朋友Anthony Stevens是IBM全球企业AI架构师的强烈推荐。
fast.ai：我还没有接受，但是我听说它很出色，而且是免费的。他们吹捧不需要任何高级数学先决条件。如有任何意见，请发表评论。
哥伦比亚大学（Columbia University）提供的EdX人工智能：我也没有参加过，但是我听说过很棒的事情。
Udacity AI产品经理Nanodegree：这听起来像是在靶心上，我是Udacity深度学习Nanodegree的粉丝，但是这不是技术性的（不需要编程），所以我对此表示怀疑。上述原因。我还没有接受，也没有人接受，因为它是昨天才宣布的。如果您确定要真正做到这一点，那么我肯定会这样做，那么我建议您选择以上课程之一。（他们很辛苦，但并不难。）一旦我对此有所了解，我将在这里报告。  
一路走
我不建议产品经理使用此方法，因为它太过费力，需要大量工作且有最后期限，而且价格昂贵，但是我正处于斯坦福大学4道课程，16个单元的人工智能研究生证书的中间。这些不是MOOC或继续教育（我也已经完成了这些），而是斯坦福大学演讲厅的200个级别的硕士学位课程，具有严格的先决条件和全日制学生，并配有TA，考试和团队项目和其余的蜡球。完成CS230和CS221之后，我不知道接下来要修哪两个课程（我想全部修完），但我的目标是在2020年3月完成。        
斯坦福大学CS221的Pacman竞赛任务-AI原理与技术
许多朋友问我，“为什么？” 这有点冲动，但经过反思，我有几个答案：
这使我的工作更好。在PARC的产品管理职位中，我帮助Xerox启动了AI驱动的应用程序，我想探索一切可能为团队带来价值的可能性。  
我可以从办公室窗口看到胡佛塔。靠近校园并不是什么都可以的原因，但它具有激励性。  
这些课程非常好。AI很棒。作业很有趣。在CS221中，我们开发了AI来玩《吃豆人》。班上有一场竞赛，看谁的AI可以产生最高的平均分，我在350名学生中排名第11，所以还不错。
在获得MBA学位之前，作为一名电气工程师，这感觉有点像我在“扎根”。
您有可能继续获得CS的斯坦福大学硕士学位！如果您接受了该计划，则可以从“研究生证书”中将其转换为单位，这意味着您已经达到了三分之一。显然有部门电子邮件将这些课程称为“试用”，因此，如果我做得足够好（我听说即使直接输入As也很难接受），我将申请。
学习很棒。
带回家
正如fast.ai的深度学习研究员和联合创始人Rachel Thomas 最近在关于AI的演讲中所说的那样，   
“如果您不是数学天才，或者没有斯坦福大学的博士学位，您很自然地希望您无法希望了解正在发生的事情，更不用说参与其中了。我在这里告诉您那是错误的。”
同意！当然，有一点数学，但这不是弦论。雷切尔接着谈关于梅丽莎Fabros，英语文学博士学位 （几乎是一位诗人）参加了fast.ai课程并继续获得一笔用于计算机视觉的资助。有了一定的决心和毅力，几乎每个人都可以学习AI工作原理的基础知识，然后再学习一些。      
如果您是一名产品经理，或者想成为一名想要在AI领域工作的经理，或者可能已经成为一名经理，那么就没有理由不学习一点Python并开始使用MOOC。如果您对这项技术充满热情，那么坦率地说，如果这是您想要做的最好，那么您会实现的。
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