你将获得
产品经理主导 AI 项目的三大核心能力
8 大 AI 产品经理必知必会的算法解析
3 类细分领域 AI 项目实战
互联网产品经理的转型路径 + 避坑指南
课程介绍
AI 产品经理已经逐渐成为互联网产品经理转型的主要方向之一。
根据统计，2015 到 2019 年二季度，人工智能领域一共发生 2587 笔投融资事件，总融资额达到了 4233 亿元。因此最近几年，不仅是以 AI 技术为主的创业公司越来越多，一些知名的互联网公司，甚至传统行业公司也都在设立自己的 AILab 或者 AI 事业部，并且联合各大院校设立 AI 实验室。
随着 AI 技术逐渐落地和市场认可度的不断提高，AI 产业岗位以及泛 AI 产业岗位在当今社会已经变得越来越走俏。AI 产品经理就是这其中最热门的岗位之一，越来越多的人对它产生兴趣。但随之而来的，是大家对这个岗位的疑问，比如：
1. 转行 AI 产品经理，我要做什么准备？
2. 算法太难，我该如何弄明白？
3.AI 项目，我该如何进行项目管控？
4. 算法工程师说模型效果好，是真的吗？
在这门课程中，刘海丰会以过来人的身份，带你拓宽对 AI 领域的认知，掌握 AI 产品经理的 3 大核心能力，8 大类核心算法，手把手带你完成 3 类细分领域 AI 产品的落地，最后还会结合真实的面试场景帮你打通转型之路。无论你是正处于职业瓶颈区的产品经理，还是刚刚转型的新人，又或者是急需转型的技术人员，这门课都能为你提供帮助。
课程目录
01-开篇词 (1讲)
开篇词丨你好，产品经理！你的未来价值壁垒在哪儿？.m4a
开篇词丨你好，产品经理！你的未来价值壁垒在哪儿？.pdf
02-知己知彼，AI和AI产品经理 (4讲)
01丨行业视角：产品经理眼中的人工智能.m4a
01丨行业视角：产品经理眼中的人工智能.pdf
02丨个人视角：成为AI产品经理，要先搞定这两个问题.m4a
02丨个人视角：成为AI产品经理，要先搞定这两个问题.pdf
03丨技术视角：AI产品经理需要懂的技术全景图.m4a
03丨技术视角：AI产品经理需要懂的技术全景图.pdf
04丨过来人讲：成为AI产品经理的两条路径.m4a
04丨过来人讲：成为AI产品经理的两条路径.pdf
03-项目管控能力篇 (3讲)
05丨通过一个 AI 产品的落地，掌握产品经理工作全流程.m4a
05丨通过一个 AI 产品的落地，掌握产品经理工作全流程.pdf
06丨AI 模型的构建过程是怎样的？（上）.m4a
06丨AI 模型的构建过程是怎样的？（上）.pdf
07丨AI模型的构建过程是怎样的（下）.m4a
07丨AI模型的构建过程是怎样的（下）.pdf
04-算法技术能力篇 (11讲)
08丨算法全景图：AI产品经理必须要懂的算法有哪些？.m4a
08丨算法全景图：AI产品经理必须要懂的算法有哪些？.pdf
09丨K近邻算法：机器学习入门必学算法.m4a
09丨K近邻算法：机器学习入门必学算法.pdf
10丨线性回归：教你预测，投放多少广告带来的收益最大.m4a
10丨线性回归：教你预测，投放多少广告带来的收益最大.pdf
11丨逻辑回归：如何预测用户是否会购买商品？.m4a
11丨逻辑回归：如何预测用户是否会购买商品？.pdf
12丨朴素贝叶斯：让AI告诉你，航班延误险该不该买？.m4a
12丨朴素贝叶斯：让AI告诉你，航班延误险该不该买？.pdf
13丨决策树与随机森林：如何预测用户会不会违约？.m4a
13丨决策树与随机森林：如何预测用户会不会违约？.pdf
14丨支持向量机：怎么预测股票市场的涨与跌？.m4a
14丨支持向量机：怎么预测股票市场的涨与跌？.pdf
15丨K-means 聚类算法：如何挖掘高价值用户？.m4a
15丨K-means 聚类算法：如何挖掘高价值用户？.pdf
16丨深度学习：当今最火的机器学习技术，你一定要知道.m4a
16丨深度学习：当今最火的机器学习技术，你一定要知道.pdf
期中答疑丨AI产品经理热门问题答疑合集.m4a
期中答疑丨AI产品经理热门问题答疑合集.pdf
期中周测试题 ，你做对了吗？.pdf
05-模型评估能力篇 (7讲)
17丨模型评估：从一个失控的项目看优秀的产品经理如何评估AI模型？.m4a
17丨模型评估：从一个失控的项目看优秀的产品经理如何评估AI模型？.pdf
18丨核心技能：产品经理评估模型需要关注哪些指标？.m4a
18丨核心技能：产品经理评估模型需要关注哪些指标？.pdf
19丨模型性能评估（一）：从信用评分产品看什么是混淆矩阵？.m4a
19丨模型性能评估（一）：从信用评分产品看什么是混淆矩阵？.pdf
20丨模型性能评估（二）：从信用评分产品看什么是KS、AUC？.m4a
20丨模型性能评估（二）：从信用评分产品看什么是KS、AUC？.pdf
21丨模型性能评估（三）：从股价预测产品看回归算法常用的评估指标.m4a
21丨模型性能评估（三）：从股价预测产品看回归算法常用的评估指标.pdf
22丨模型稳定性评估：如何用PSI来评估信用评分产品的稳定性？.m4a
22丨模型稳定性评估：如何用PSI来评估信用评分产品的稳定性？.pdf
23丨模型监控：产品经理如何建设算法模型监控指标体系？.m4a
23丨模型监控：产品经理如何建设算法模型监控指标体系？.pdf
春节加餐1丨用户增长模型：怎么利用AI技术判断新渠道性价比？.m4a
春节加餐1丨用户增长模型：怎么利用AI技术判断新渠道性价比？.pdf
春节加餐2丨一次答疑，带你回顾模型评估的所有基础概念.pdf
06-AI项目实践篇 (6讲)
24丨推荐类产品（一）：推荐系统产品经理的工作职责与必备技能.m4a
24丨推荐类产品（一）：推荐系统产品经理的工作职责与必备技能.pdf
25丨推荐类产品（二）：从0打造电商个性化推荐系统产品.m4a
25丨推荐类产品（二）：从0打造电商个性化推荐系统产品.pdf
26丨预测类产品（一）：用户复购意向预测的底层逻辑是什么？.m4a
26丨预测类产品（一）：用户复购意向预测的底层逻辑是什么？.pdf
27丨预测类产品（二）：从0打造一款预测用户复购意向的产品.m4a
27丨预测类产品（二）：从0打造一款预测用户复购意向的产品.pdf
28丨预测类产品（三）：从0打造一款“大白信用评分产品”.m4a
28丨预测类产品（三）：从0打造一款“大白信用评分产品”.pdf
29丨自然语言处理产品：从0打造一款智能客服产品.m4a
29丨自然语言处理产品：从0打造一款智能客服产品.pdf
07-认知升级篇 (2讲)
30丨AI产品经理，你该如何提升自己的价值？.m4a
30丨AI产品经理，你该如何提升自己的价值？.pdf
31丨AI产品经理面试，这些问题你必须会答！.m4a
31丨AI产品经理面试，这些问题你必须会答！.pdf
08-结束语 (1讲)
结束语丨唯一不变的，就是变化本身！.m4a
结束语丨唯一不变的，就是变化本身！.pdf成为 AI 产品经理,从 0 构建 AI 产品经理的知识体系
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SEO 编辑导读：以下内容依据原文公开信息重新整理，用于补充主题说明、阅读路线和常见问题。
内容简介与核心价值
在人工智能产业蓬勃发展的背景下，AI产品经理成为转型热门方向。本课程由资深专家刘海丰主讲，带你从行业、个人及技术多视角重新认知AI领域。课程不仅解析K近邻、线性回归等8大类核心算法原理，更教授如何通过混淆矩阵、KS值等指标科学评估模型性能。通过电商推荐、用户复购预测及智能客服等真实项目实战，你将掌握从0到1的产品落地全流程。此外，课程还包含模型监控体系建设与面试答疑，适合职业瓶颈期的产品经理、转型新人及技术人员学习，助你补齐知识短板，提升职场竞争力。
本文重点内容
- 转行AI产品经理前需要做哪些具体准备？
- 面对复杂的算法技术，非技术人员该如何理解？
- 如何有效管控AI项目的开发流程与进度？
- 算法工程师宣称的模型效果是否真实可靠？
- 如何评估AI模型在实际业务中的表现与稳定性？
适合什么人
- 寻求职业转型的互联网产品经理
- 处于职业瓶颈期希望突破的产品经理
- 刚刚接触AI领域的新人从业者
- 急需向AI方向转型的技术开发人员
- 对人工智能应用感兴趣的商业管理者
- 需要构建完整AI知识体系的创业者
哪些情况暂时不适合
- 期望零基础直接编写复杂算法代码的程序员
- 希望课程提供网盘下载或付费破解的用户
- 寻求快速致富或虚假承诺的投机者
- 对人工智能技术完全不感兴趣的学习者
建议阅读、学习或使用路线
- 第一步：观看开篇词，明确AI产品经理的未来价值壁垒与转型必要性。
- 第二步：学习行业、个人及技术视角课程，建立对AI领域的全面认知框架。
- 第三步：掌握项目管控能力，理解AI模型构建全流程及工作规范。
- 第四步：深入算法技术篇，系统学习8大核心算法原理及其业务应用场景。
- 第五步：钻研模型评估篇，学会使用各类指标科学量化与监控模型性能。
- 第六步：参与项目实战篇，通过推荐、预测及NLP产品打造完成从0到1实践。
- 第七步：完成认知升级与面试特训，提升个人价值并掌握求职关键技巧。
内容结构与重点解析
课程结构严谨，共分为八个章节。开篇词引出转型价值；第二章从行业、个人、技术及过来人四个维度剖析AI产品经理定位；第三章聚焦项目管控，详解模型构建流程；第四章为核心算法篇，覆盖K近邻至深度学习等8大算法及实战案例；第五章深入模型评估，讲解混淆矩阵、KS/AUC及PSI等关键指标；第六章通过推荐、预测及NLP三大类产品实战，完成从理论到落地的闭环；第七章进行认知升级与面试辅导；第八章作为结束语强调持续变化的重要性。整体内容兼顾广度与深度，理论与实践并重。
阅读后可以重点获得什么
- 能够清晰阐述AI产品经理的核心能力模型与技术全景图。
- 熟练掌握8大类常用算法（如决策树、SVM等）的业务解读方法。
- 具备独立评估AI模型性能（如AUC、KS值）及监控指标体系的能力。
- 拥有从0打造电商推荐系统、信用评分产品及智能客服产品的实战经验。
- 能够准确识别算法效果陷阱，并与算法工程师进行高效沟通协作。
- 掌握AI产品经理面试高频问题回答策略，显著提升求职成功率。
实用提示与注意事项
- 区别于纯技术课程，本内容侧重业务场景与算法原理的结合，降低理解门槛。
- 提供真实的模型失控案例复盘，帮助学员建立风险意识与评估思维。
- 涵盖春节加餐等额外资源，针对用户增长模型进行专项补充讲解。
- 包含期中测试与答疑合集，确保学习过程中的知识巩固与问题及时解决。
阅读与使用建议
建议学习者先明确自身转型需求，再决定是否投入时间学习。课程适合按目录顺序系统观看，重点理解算法背后的业务逻辑而非代码实现。对于模型评估部分，建议结合实战案例反复研读指标含义。若遇到技术难点，可参考课程中的答疑合集。学习过程中应注重将算法知识映射到实际产品场景中，避免死记硬背公式。最后，务必重视面试特训章节，为职业转型做好充分准备。
原文发布日期：2022年08月08日 原文分类：智圣商学
常见问题
这门课程适合完全没有技术背景的产品经理吗？
非常适合。课程采用业务视角解读算法，不要求学员具备编程能力，重点在于理解算法原理、应用场景及评估指标，帮助非技术人员与算法团队高效协作。
学习完这门课能直接胜任AI产品经理岗位吗？
课程提供了从认知到实战的完整知识体系，能帮助你建立核心能力并掌握面试技巧。但实际工作中还需结合具体业务经验不断积累，建议边学边练，参与真实项目以巩固所学。
如果我在观看过程中遇到不懂的算法概念怎么办？
课程中设有‘期中答疑’环节，整理了热门问题合集。此外，讲师在讲解时会结合具体案例（如航班延误险、股票预测）进行通俗化解释，如有疑问可反复观看相关章节或参考配套资料。
导读最近更新时间：2026年10月11日
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