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AI說 | 如何入門AI(電話電銷機器人)行業,成為人工智能產品經理?(上)

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AI說 | 如何入門AI行業,成為人工智能' target='_blank'>人工智能產品經理?(上)
  
  01
  
  AI行業有哪些方向?
  
  當我們說到AI行業的公司時,一般會按照其使用的AI技術或運用AI技術的領域,劃分為以下幾個大的方向
  
  1)自然語言方向
  
  主要涉及技術:
  
  · 自然語言處理 NLP-nature language processing
  
  即通過 AI技術 讓機器實現對自然語言的理解,例如當你使用蘋果手機和「Siri」對話時,「Siri」如何理解你說的話,其中就用到了NLP的技術
  
  再比如你在使用支付寶遇到問題時,向支付寶的機器人咨詢問題,機器人就是使用了NPL相關的能力理解了你的問題。
  
  國內在NLP領域比較知名的廠商
  
  BAT
  
  搜狗
  
  網易
  
  竹間智能
  
  追一科技
  
  三角獸
  
  2)語音方向
  
  主要涉及技術:
  
  · 自動語音識別 ASR(automatic speech recognition)
  
  · 語音合成 TTS(text to speech)
  
  最常見的例子莫過于「訊飛語音輸入法」,說話的語音內容通過ASR直接轉為文字
  
  而TTS運用也十分廣泛,在大量的「閱讀類」APP中,將文字轉為語音,讓讀者能方便的聽書,這里面就運用到了TTS技術
  
  國內在ASR/TTS領域比較知名的廠商
  
  訊飛
  
  BAT
  
  搜狗
  
  云知聲
  
  聲智科技
  
  3)視覺方向
  
  主要涉及技術:
  
  · 計算機視覺 CV(computer vision)
  
  大家在手機APP銀行卡開卡過程中使用的「刷臉驗證身份」的功能,以及在各種修圖軟件中看到的各種可愛的裝飾(自動識別人臉后貼上裝飾),運用到的就是CV技術。
  
  除了上述提到的使用場景外,目前大量的監控識別,也廣泛運用了CV技術。
  
  例如去年歌神開演唱會的時候,各種逃犯被抓…
  
  國內在CV領域比較知名的廠商
  
  商湯科技
  
  曠視科技
  
  BAT
  
  依圖科技
  
  云從科技
  
  速感科技
  
  匯醫慧影
  
  4)自動駕駛方向
  
  主要設計技術:
  
  · 及時定位地圖構建 SLAM(simultaneous localization and mapping)
  
  SLAM能使機器人在未知的環境中,通過對環境的觀測確定自身的運動軌跡,同時構建出環境的地圖,例如家中使用的掃地機器人,自動駕駛等,都會使用到該技術。
  
  國內在自動駕駛領域比較知名的廠商
  
  百度
  
  圖森未來
  
  駕馭科技
  
  文遠知行
  
  小馬智行
  
  禾多科技
  
  小鵬汽車
  
  滴滴出行
  
  其余的方向還有「AI芯片」「AI智能推薦」「AI游戲」等,不一一枚舉
  
  可以根據自己「感興趣」的方向,再「針對性」的去學習相應的技術知識。
  
  02
  
  AI行業產品經理有哪些?
  
  在AI行業,個人按照「實際工作」時對「AI技術」需要了解的程度,分為以下三類產品經理(并沒有優劣之分,只是工作內容不同)
  
  1)不需要了解AI技術的產品經理
  
  AI小白跨行成為此類產品經理,難度系數:★☆☆☆☆
  
  很多AI公司的產品經理崗位,實際和懂不懂AI技術關系不大。
  
  【招聘網站】
  
  例如做「內部的數據管理平臺」、「BI分析」、「信息推薦」其實都和AI關系不大
  
  再比如有些公司使用了AI能力做出了硬件產品(機器人,智能音箱),需要通過電商來銷售商品,那么自然需要有電商管理平臺,電商那一套的玩法和在AI公司沒有兩樣。
  
  所以有意向要去AI公司的童鞋,剛好有意向公司坑位所需的技能,跨行來AI公司真的是分分鐘的事情。
  
  特別是日后想從事和AI技術相關的產品工作,但一時半會轉不過來的童鞋,可以通過這種方式曲線救國,先進AI公司,再自主學習后,爭取轉崗機會
  
  2)需簡要了解AI技術的產品經理
  
  AI小白跨行成為此類產品經理,難度系數:★★★☆☆
  
  這類產品經理主要是「應用層」的產品經理,開展工作時,僅需簡單的了解AI能做什么和不能做什么,存粹將AI技術當做一個API(接口,或理解成黑盒)運用即可
  
  例如基于已有的AI技術做出電銷機器人,關于AI的內容,產品經理僅需要了解
  
  · NLP / ASR / TTS 基本原理和技術邊界
  
  · 一個好的模型所需的數據是怎樣的
  
  · 任務型的任務圖如何繪制
  
  · 遇到Badcase的分析思路和解決方法
  
  而模型為什么能理解用戶的話語,底層的運轉機制是如何,訓練的時候是采用了什么算法,這些你即使不知道,對你你開展工作影響不大
  
  這類的產品經理,更重要是策劃相應的行業解決方案,思考如何將已有的AI技術(你知道了AI技術的能力邊界)落地到某一傳統行業的某一細分流程中,提升效能
  
  而需要了解這些AI概念,花上1-3個月的下班后時間學習相應知識即可。
  
  3)需深度了解AI技術的產品經理
  
  AI小白跨行成為此類產品經理,難度系數:★★★★★
  
  這類產品經理主要是偏「算法層」的產品經理,需要進行和算法同事打交道,將AI能力做成簡單,高效,可復用的產品,封裝好后提供給「應用層」調用,最終工作產物甚至可能是一系列沒有任何圖形界面的API
  
  因為工作中必須要和算法同事頻繁溝通,所需小白跨行直接負責此類產品經理的工作,難度較大。
  
  非科班出身,至少需要花上半年的時間在學習AI技術上,「機器學習」和「深度學習」的原理要略懂,最好擼過Python,用過TensorFlow,Train過模型…
  
  03
  
  重點總結
  
  1.AI行業,按照其使用的AI技術或運用AI技術的領域,可以分為以下幾個方向
  
  ①自然語言方向,主要涉及NLP(自然語音處理)技術
  
  ②語音方向,主要涉及ASR(自動語音識別)和TTS(語音轉文本)技術
  
  ③視覺方向,主要涉及CV(計算機視覺)技術
  
  ④自動駕駛方向,主要涉及SLAM(及時定位地圖構建)技術
  
  知道以上方向,能對AI行業有個籠統的認識
  
  后續文章有機會的話,講講整個AI行業的產業鏈上下游(硬件層->算法層->通用技術層->應用層)
  
  2.AI行業的產品經理,按照其「實際工作」時對「AI技術」需要了解的程度,可以分內以下三類
  
  ①不需要了解AI技術的產品經理,只要此前的專業知識過硬,有坑位就上,轉行AI行業是分分鐘的事情
  
  ②需簡要了解AI技術的產品經理,需花時間了解一些AI概念,否則后續工作不好開展,花上1-3個月的下班后時間學習相應知識即可
  
  ③需深度了解AI技術的產品經理,需花大量的時間在學習AI技術上,「機器學習」和「深度學習」的原理要略懂,最好擼過Python,用過TensorFlow,Train過模型,非科班出身,需要花上半年-1年
  
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