產(chǎn)品經(jīng)理
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人工智能產(chǎn)品管理修煉之道

特里

前科大訊飛 業(yè)務(wù)線負(fù)責(zé)人

墨爾本大學(xué)信息系統(tǒng)碩士,著名產(chǎn)品人梁寧力薦暢銷書《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理》作者,中國(guó)中小企業(yè)協(xié)會(huì)人工智能特聘專家,前科大訊飛業(yè)務(wù)線負(fù)責(zé)人,曾任訊飛AI大學(xué)資深講師,前阿里云智能產(chǎn)品與解決方案部資深專家,曾在To B& To C頭部互聯(lián)網(wǎng)和AI企業(yè)打造過多款行業(yè)爆品,曾負(fù)責(zé)訊飛教育云產(chǎn)品線(云平臺(tái)和大數(shù)據(jù)平臺(tái))整體產(chǎn)品管理工作,擅長(zhǎng)AI產(chǎn)品化、商業(yè)化,曾輔導(dǎo)/提供戰(zhàn)略咨詢過的客戶包括傳統(tǒng)IT企業(yè)、跨境電商、家電制造企業(yè)、自動(dòng)駕駛企業(yè)、地產(chǎn)、人工智能創(chuàng)業(yè)公司等。在人工智能(尤其在NLP自然語言處理、CV計(jì)算機(jī)視覺)領(lǐng)域有多項(xiàng)發(fā)明專利。成功產(chǎn)品案例:To B&G曾負(fù)責(zé)訊飛教育云平臺(tái)&大數(shù)據(jù)平臺(tái)0-1搭建(年收入2億級(jí)商業(yè)化平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品一號(hào)位);To C阿里釘釘未來校園互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)(DAU6000W)注冊(cè)用戶超2億。
在人工智能(尤其在NLP自然語言處理、CV計(jì)算機(jī)視覺)領(lǐng)域有多項(xiàng)發(fā)明專利,其中專利“基于網(wǎng)絡(luò)日志的用戶負(fù)面情緒預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)”早于Facebook社交網(wǎng)絡(luò)自殺傾向預(yù)測(cè)功能問世。

墨爾本大學(xué)信息系統(tǒng)碩士,著名產(chǎn)品人梁寧力薦暢銷書《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理》作者,中國(guó)中小企業(yè)協(xié)會(huì)人工智能特聘專家,前科大訊飛業(yè)務(wù)線負(fù)責(zé)人,曾任訊飛AI大學(xué)資深講師,前阿里云智能產(chǎn)品與解決方案部資深專家,曾在To B& To C頭部互聯(lián)網(wǎng)和AI企業(yè)打造過多款行業(yè)爆品,曾負(fù)責(zé)訊飛教育云產(chǎn)品線(云平臺(tái)和大數(shù)據(jù)平臺(tái))整體產(chǎn)品管理工作,擅長(zhǎng)AI產(chǎn)品化、商業(yè)化,曾輔導(dǎo)/提供戰(zhàn)略咨詢過的客戶包括傳統(tǒng)IT企業(yè)、跨境電商、家電制造企業(yè)、自動(dòng)駕駛企業(yè)、地產(chǎn)、人工智能創(chuàng)業(yè)公司等。在人工智能(尤其在NLP自然語言處理、CV計(jì)算機(jī)視覺)領(lǐng)域有多項(xiàng)發(fā)明專利。成功產(chǎn)品案例:To B&G曾負(fù)責(zé)訊飛教育云平臺(tái)&大數(shù)據(jù)平臺(tái)0-1搭建(年收入2億級(jí)商業(yè)化平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品一號(hào)位);To C阿里釘釘未來校園互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)(DAU6000W)注冊(cè)用戶超2億。 在人工智能(尤其在NLP自然語言處理、CV計(jì)算機(jī)視覺)領(lǐng)域有多項(xiàng)發(fā)明專利,其中專利“基于網(wǎng)絡(luò)日志的用戶負(fù)面情緒預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)”早于Facebook社交網(wǎng)絡(luò)自殺傾向預(yù)測(cè)功能問世。

課程費(fèi)用

6800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

1

成為教練

課程簡(jiǎn)介

通過大量的AI與行業(yè)結(jié)合的成功案例(尤其是To B場(chǎng)景下),幫助企業(yè)明確人工智能產(chǎn)品的目標(biāo)與工作方法,并以此找到創(chuàng)新方向。案例均來源于最佳的實(shí)踐凝練。通過通俗易懂的語言,講解AI產(chǎn)品的實(shí)現(xiàn)難度、風(fēng)險(xiǎn)、競(jìng)爭(zhēng)壁壘等技巧。

目標(biāo)收益

1.對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理:?jiǎn)l(fā)產(chǎn)品經(jīng)理行業(yè)+AI的產(chǎn)品創(chuàng)造力,并通過建立完整系統(tǒng)的AI產(chǎn)品知識(shí)體系和運(yùn)行邏輯認(rèn)知。

2.對(duì)企業(yè)部門管理者或企業(yè)專門負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目的高管:從宏觀到微觀理解一個(gè)AI項(xiàng)目,通過分析可能遇到的風(fēng)險(xiǎn),提供不同的解決方法深度剖析一款A(yù)I產(chǎn)品的ROI,避免企業(yè)盲目投資。另外關(guān)于AI項(xiàng)目管理,也提供了具體的方法供參考。幫助企業(yè)提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、以及個(gè)人創(chuàng)造力等。

3.對(duì)人力資源招聘負(fù)責(zé)人:理解AI產(chǎn)品經(jīng)理到底是做什么的,能力要求是什么,什么樣的人更適合做AI產(chǎn)品經(jīng)理。

培訓(xùn)對(duì)象

適合傳統(tǒng)IT企業(yè)、企業(yè)IT部門轉(zhuǎn)型,產(chǎn)品賦能AI技術(shù),提升公司內(nèi)部相關(guān)員工人工智能設(shè)計(jì)思維。
學(xué)員基礎(chǔ):理解企業(yè)的AI項(xiàng)目目標(biāo),對(duì)人工智能有一定基礎(chǔ)常識(shí)。

課程大綱

一、用產(chǎn)品視角理解機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1 人工智能關(guān)鍵技術(shù)簡(jiǎn)介
1.2 人和AI認(rèn)知過程的區(qū)別
1.3 AI機(jī)器學(xué)習(xí)處理過程:數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、調(diào)參
1.4 深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)以及技術(shù)應(yīng)用案例
二、AI技術(shù)應(yīng)用價(jià)值和問題解決的場(chǎng)景 2.1 人工智能產(chǎn)品體系:角色分工、處理過程、功能價(jià)值
2.2 不同場(chǎng)景下人工智能技術(shù)的落地案例
2.3 目前各領(lǐng)域通過AI改造的可行性以及判別方法:對(duì)比分析金融、安防、電商、醫(yī)療、教育行業(yè)AI產(chǎn)品落地特點(diǎn)
三、人工智能應(yīng)用開發(fā)過程中的的理想vs現(xiàn)實(shí) 3.1以快遞公司OCR識(shí)別工程0-1為例,拆解AI工程化過程中可能會(huì)遇到的困難,熟悉AI工程化通用工作流程
四、AI產(chǎn)品三要素 4.1 AI產(chǎn)品三要素定義
4.2 如何從宏觀規(guī)劃公司AI產(chǎn)品:以規(guī)劃一款3D深度視覺產(chǎn)品為例
4.3 如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力增長(zhǎng):學(xué)會(huì)使用產(chǎn)品管理必備工具V-R-M版本規(guī)劃
4.4 如何使用四步法從微觀定義AI產(chǎn)品需求:以學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)產(chǎn)品的工程化落地過程為例
4.5 量化需求的技術(shù)常識(shí):理解數(shù)據(jù)集的使用方法、偏差&方差、過擬合&欠擬合
五、最容易被忽略的:AI產(chǎn)品化 5.1 AI產(chǎn)品化演進(jìn)過程:
5.2找到產(chǎn)品的“正反饋循環(huán)”是建立競(jìng)爭(zhēng)門檻的關(guān)鍵:以設(shè)計(jì)一款教育行業(yè)產(chǎn)品為例
六、建立壁壘:AI產(chǎn)品商業(yè)化 6.1 AI商業(yè)化邏輯:產(chǎn)品化、服務(wù)化、平臺(tái)化
6.2 阿里PAI平臺(tái)在煙草行業(yè)實(shí)踐案例
七、AI產(chǎn)品的“貴”、“賤”之分 7.1以對(duì)話交互式搜索為例,說明AI產(chǎn)品相比于傳統(tǒng)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯轉(zhuǎn)變
八、人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值定位 8.1 明確AI產(chǎn)品經(jīng)理的團(tuán)隊(duì)責(zé)任分工
8.2 AI產(chǎn)品經(jīng)理的三個(gè)必備素質(zhì)
8.3 AI公司和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司的區(qū)別決定了對(duì)8.4 AI產(chǎn)品經(jīng)理的技能需求轉(zhuǎn)變
8.5 AI產(chǎn)品經(jīng)理的三種思維模式和五維知識(shí)框架
九、AI產(chǎn)品經(jīng)理必備的軟實(shí)力:產(chǎn)品管理方法和溝通技巧 9.1“端到端”產(chǎn)品管理方法論
9.2 跨部門溝通技巧
9.3 建立以交付為最終目標(biāo)的組織架構(gòu)提升團(tuán)隊(duì)士氣,建立合理的AI組織架構(gòu)
一、用產(chǎn)品視角理解機(jī)器學(xué)習(xí)
1.1 人工智能關(guān)鍵技術(shù)簡(jiǎn)介
1.2 人和AI認(rèn)知過程的區(qū)別
1.3 AI機(jī)器學(xué)習(xí)處理過程:數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、調(diào)參
1.4 深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)以及技術(shù)應(yīng)用案例
二、AI技術(shù)應(yīng)用價(jià)值和問題解決的場(chǎng)景
2.1 人工智能產(chǎn)品體系:角色分工、處理過程、功能價(jià)值
2.2 不同場(chǎng)景下人工智能技術(shù)的落地案例
2.3 目前各領(lǐng)域通過AI改造的可行性以及判別方法:對(duì)比分析金融、安防、電商、醫(yī)療、教育行業(yè)AI產(chǎn)品落地特點(diǎn)
三、人工智能應(yīng)用開發(fā)過程中的的理想vs現(xiàn)實(shí)
3.1以快遞公司OCR識(shí)別工程0-1為例,拆解AI工程化過程中可能會(huì)遇到的困難,熟悉AI工程化通用工作流程
四、AI產(chǎn)品三要素
4.1 AI產(chǎn)品三要素定義
4.2 如何從宏觀規(guī)劃公司AI產(chǎn)品:以規(guī)劃一款3D深度視覺產(chǎn)品為例
4.3 如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力增長(zhǎng):學(xué)會(huì)使用產(chǎn)品管理必備工具V-R-M版本規(guī)劃
4.4 如何使用四步法從微觀定義AI產(chǎn)品需求:以學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)產(chǎn)品的工程化落地過程為例
4.5 量化需求的技術(shù)常識(shí):理解數(shù)據(jù)集的使用方法、偏差&方差、過擬合&欠擬合
五、最容易被忽略的:AI產(chǎn)品化
5.1 AI產(chǎn)品化演進(jìn)過程:
5.2找到產(chǎn)品的“正反饋循環(huán)”是建立競(jìng)爭(zhēng)門檻的關(guān)鍵:以設(shè)計(jì)一款教育行業(yè)產(chǎn)品為例
六、建立壁壘:AI產(chǎn)品商業(yè)化
6.1 AI商業(yè)化邏輯:產(chǎn)品化、服務(wù)化、平臺(tái)化
6.2 阿里PAI平臺(tái)在煙草行業(yè)實(shí)踐案例
七、AI產(chǎn)品的“貴”、“賤”之分
7.1以對(duì)話交互式搜索為例,說明AI產(chǎn)品相比于傳統(tǒng)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯轉(zhuǎn)變
八、人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值定位
8.1 明確AI產(chǎn)品經(jīng)理的團(tuán)隊(duì)責(zé)任分工
8.2 AI產(chǎn)品經(jīng)理的三個(gè)必備素質(zhì)
8.3 AI公司和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司的區(qū)別決定了對(duì)8.4 AI產(chǎn)品經(jīng)理的技能需求轉(zhuǎn)變
8.5 AI產(chǎn)品經(jīng)理的三種思維模式和五維知識(shí)框架
九、AI產(chǎn)品經(jīng)理必備的軟實(shí)力:產(chǎn)品管理方法和溝通技巧
9.1“端到端”產(chǎn)品管理方法論
9.2 跨部門溝通技巧
9.3 建立以交付為最終目標(biāo)的組織架構(gòu)提升團(tuán)隊(duì)士氣,建立合理的AI組織架構(gòu)

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