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2024年8月7日修改

随着机器学习、深度学习等 AI 技术的突破和应用场景的不断拓展，市场对能够将 AI 技术转化为实际产品和服务的人才需求急剧增加。​

关于 AI PM 掌握算法知识的必要性

传统的软件/互联网 PM 在面对 AI 产品时，需要具备更专业的技术知识和独特的产品思维，因此 AI PM 作为一个更加专业化的 PM 角色逐渐形成。​

AI 产品通常涉及复杂的算法、大数据处理等技术，同时又需要考虑用户体验、商业模式等因素。这就要求 PM 具备跨学科的知识背景，能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。​

1.
理解产品核心技术​
了解基本的机器学习算法原理，有助于 PM 更好地理解 AI 产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策。​

2.
与技术团队有效沟通​
掌握一定的算法知识，可以帮助 PM 与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。​

3.
评估技术可行性​
在产品规划阶段，PM 需要评估某些功能的技术可行性。了解算法知识可以帮助 PM 做出更准确的判断。​

4.
把握产品发展方向​
AI 技术发展迅速，了解算法前沿可以帮助 PM 更好地把握产品的未来发展方向。​

5.
提升产品竞争力​
了解算法可以帮助 PM 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，从而提升产品的竞争力。​

6.
数据分析能力​
很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析，掌握相关知识可以提升 PM 的数据分析能力。​

自身成长

对于自身来说能有效的对抗 AI 时代下的信息流沙。

尤其是在这个新技术井喷的时代，每个人每天都会不停的接触新的知识。​

在海量信息的环境下，信息超载和碎片化使我们对信息的质量和真实性难以辨别，有时候会产生一些无力感。​

所以梳理一下目前自己接触或者学习过的一些知识，梳理成树🌲，也相当于一个便于查询的数据库，本人会一直归类和更新，欢迎留言共建。​

（ps：不好意思，这里放的是语雀链接，因为一开始是用桌面版的语雀记录，现在想挪到飞书好难啊，等我慢慢挪）​

知识分布

1.
主要分为两部分，地基和新知​
a.
地基：主要为一些 AI、NLP、算法等的基础知识。​
b.
新知：主要为最近两年直到当前比较新的知识内容，包括了深度的框架理解，优秀的产品和工具等。​

2.
全脑图（好像一个五彩斑斓的蝴蝶啊😆）​

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