本文作者将与你分享其对入门人工智能学习方法上的一些思考，enjoy~
现在AI越来越热门，很多产品经理都想抓住这个机会窗口，进入AI领域成为AI产品经理。也许你经历过了媒体上各种AI远景的洗脑、趋势文章的冲击以及技术文章的打击，现在的你，是不是发现自己已经完全蒙圈了？也许你已经尝试的找过书籍资料、网上课程或培训机构，是不是发现并没有成熟的AI产品经理入门学习方法？
好了，今天这篇文章我将向您分享我对入门人工智能学习方法上的一些思考。
我是一名互联网产品经理，也希望进入AI领域。目前为止，我已经用了2个月的业余时间学习入门知识，但还不能算是入门，原因就是人工智能领域的概念过于宽泛，技术门槛较高。我先用这2个月的学习成果，分享一下我对于入门AI领域学习方法的思考，给大家抛个砖，也许能为大家节省一些时间。不过还是先声明下，我目前还不是AI产品经理，下面内容也仅是我个人主观的思考，如果出现错误，欢迎大家指导与建议。
本文分为六个章节，用逐步推导的方式分析入门所需知识。
首先，分析了导致目前AI火热的关键核心技术——机器学习；
其次，介绍了如何理解机器学习技术；
第三，从产品的角度分析“机器学习技术”能给产品带来的商业价值；
第四，产品经理角色在机器学习技术场景下可能进行的工作内容；
第五，结合工作内容给出我对入门学习方式的看法；
最后，给出了我个人的学习情况与计划。
（注：重点是四、五两章，对AI已有了解的同学，可以直接跳过去看）
1.怎样理解当前火热的AI技术？
不知道大家看到上图中的4本书+罗辑思维节目，会不会一下子有了感觉？总之，我就是从这里开始了解人工智能的。这些书籍与节目中，大量介绍了人工智能的未来、对就业情况的影响、强人工智能和人类之间可能发生的冲突、科技是如何让人类更加先进、我们又是如何利用科技探索宇宙世界、国家应当如何面对将要到来的人工智能革命，等等…看了这些内容，心里不由得很激动啊！
然后，媒体上也充满了AI领域的动态和进展。例如：各国政府都在颁布AI相关的政策措施；各大互联网公司也在加强AI相关的技术研究和产品研发；很多自媒体与产品经理社区都开始报道AI动态与AI产品经理的相关内容，等等。
不过到此为止，以上所有信息只能让我们找找AI的感觉，对入门AI领域好像并没有实质性的指导。现在，我们就来看看到底是什么原因，让AI技术突然被媒体热捧起来的。
我看过上面四本书后，才逐渐明白，AI市场火热的背后是这样一种技术在支撑：。人工智能技术在发展的60多年里，经历过多次起起伏伏，而这一次将人工智能推向高潮的关键技术就是深度学习技术(深度学习是机器学习的一个分支)。点燃本次人工智能技术潮的关键事件就是：在年3月，阿尔法狗战争李世石的围棋之战。阿尔法狗是由谷歌（Google）旗下DeepMind公司开发的AI程序，其主要工作原理是“深度学习”。
与此同时，与机器学习相关的一些技术也火热了起来。目前在招聘市场、媒体报道以及亲朋好友互相沟通时，都会将下图中的技术与AI技术一并提起，甚至等同于AI技术。因此，想要深入了解当前火热的AI技术，就必须了解以下四种技术及其关联关系。
上面的图形是和当前人工智能技术相关联的另外三种技术：物联网、大数据和云计算
这里简单介绍一下机器学习技术与另外三种技术的关联关系：
人工智能与物联网的关系：物联网的终端可以对环境进行感知与交互，为人工智能核心程序提供传感器与执行器。物联网终端不限于包括机器人、手机、穿戴式设备、无人飞机、自动驾驶汽车等等。
人工智能与大数据的关系：机器学习本身需要使用大量的数据进行训练，并且训练好的机器学习模型会产生的数据，所有这些数据都需要大数据分布式存储与大数据计算技术支持。
人工智能与云计算的关系：机器学习模型在训练时与实际使用时所使用的计算资源需要云计算来支持。
由此，也许能够在一定程度上猜测AI产品经理可能存在的类型：
机器学习/深度学习AI产品经理：可能包含视觉、语音、图像、文本等相关技术；
数据分析AI产品经理：可能包含不同行业的不同维度的数据分析与数据挖掘；
机器人AI产品经理：这里可能会包含ToB或ToC应用等业务场景；
特殊传感器或执行器AI产品经理：可能包括智能音箱、智能家居、智能家电等等；
穿戴式设备AI产品经理：包含VR、AR、MR、手表、手环、耳机等等；
云计算AI产品经理：。。。。；
由于篇幅限制，本篇文章仅以机器学习AI产品经理为核心介绍入门的学习方法。那么接下来，我们就首先了解一下机器学习到底是什么样的技术吧。
2.怎样通俗的理解机器学习技术呢？
机器学习是一种算法，可以通过数据训练形成一个机器学习模型（可理解为一套程序），是关于给定输入获取输出的程序。本章首先从其创建方式上进行简单介绍，然后介绍机器学习技术直接推动且引起大幅性能提升的相关基础科技领域。
2.1如何创建机器学习模型？
这个模型已经不再是由来完成编写了，而是由数据科学家通过给机器学习模型喂养数据，而自行形成的一套程序，具体过程为：
选择机器学习模型：可理解为根据要解决的特定目标问题，选择能够得到最优解的算法模型；
获取训练与测试数据：与工程师配合获取到用于训练机器学习模型的数据；
训练模型：使用已有的数据对机器学习模型进行训练；
最终，训练好的机器学习模型，就可以投入生产使用了。换一种思路理解，数据科学家模仿业务员给顾客推荐商品，推荐的多了，机器就自己学会如何给顾客推荐商品了。
这里要注意的是，最终由数据科学家训练好的模型可以理解为一种，是对其他应用程序接口开放的中间程序，不能与用户直接进行交互的程序。例如：假如我们训练了一个商城的商品推荐模型，那么这个模型的工作仅是根据当前应用程序接口请求的信息，由机器学习模型反馈出用户可能购买几率最高的商品列表。至于怎么展示这些商品，可以有很多方式，不限于App界面、web界面、邮箱推荐、第三方广告位等等。
通过这种方式创建程序有什么优势呢？（也就是使用机器模型技术的优势是什么）人们不再用绞尽脑汁的总结并归纳好知识，再去完成越来越庞大且成本越来越离谱的编程工作。而是通过给计算机投喂大量的数据，让机器自行寻找其中的规律，并将规律应用在特定领域的识别与预测工作中。这样，可以让机器完成机器所擅长的工作，而人类可以节省大量的时间与经历。
例如：在电商系统中训练商品推荐的机器学习模型，该模型可以通过不断增长的用户交易数据来完成优化，最终该模型可能会学习到人类基本不能发现的有效推荐方式，从而达到推荐转化率不断提升。如果该工作交给人类来干，就不知道需要投入多少的人力物力才能达到那种效果了。
接下来，我们再看看基于大数据与机器学习方式完成的程序，推动了那些基础科研领域的发展。
2.2那些机器学习直接推动的性能大幅提升的技术领域
由于近些年大数据技术的快速发展，及其并行计算能力的大幅提升，以下领域因为应用了机器学习尤其是深度学习技术，直接使得相关性能指标大幅提升，其中很多指标已接近商业应用的标准，甚至部分技术指标已经超过了人类的专业水平！
识别技术，包括：文字识别、图像识别、语音识别；
基础应用技术，包括：自然语言处理NLP、计算机视觉CV/机器视觉MV、语音合成TTS等；
由这些识别、预测及其执行等技术的组合，又进一步推动了商用级应用的发展，例如：
推动了自动驾驶应用：识别道路图像与声音，根据道路情况并预测下一步道路情况，根据所要达到的目的地执行驾驶动作。
推动了客服系统应用：语音进行自然语言处理，进而可以最大满足用户需求的回复，并使用语音合成技术声音输出。
推动了辅助办公的应用：当前工作状态，能达成最理想工作结果的行动方案，建议用户行动方案。
由于机器学习推动了语音识别能力的大幅提升，也许在键盘鼠标、手机触摸屏幕之后，
本章内容也许比较难以理解，深入去学习上述技术可能就更加困难了，不过我个人还是认为学习机器学习技术是有好处的。这里引用《终极算法》一书中的思想：。
好了，目前已经介绍完机器学习是怎样一种技术了。对于产品经理来说，应用机器学习技术，提升产品价值可能是最
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