你好，我是海丰。
通过前面几节课，你已经知道了 AI 领域的发展现状，AI 产品落地的工作全流程，以及 AI 产品经理的能力模型。这些都是你成为或者说是转型成为一个AI产品经理之前，必须要储备的知识。
掌握了这些之后，想要真正成为AI产品经理，你还需要一些切实可行的落地路径。我觉得，我们在做出每一个职业转变的决定之后，都必须要制定好相应的实现路径，这不仅能帮助我们明晰每个阶段的目标，还能让我们坚定不移地走向终点。
今天，我就结合自己的转型经验，给你梳理出两条切实可行的转型路径。而且，我会把我踩过的“坑”都总结出来，当你真正去走的时候，就能少走很多弯路啦。
首先，我们来看这样一种情况。公司突然要上线一个AI项目，领导希望你能从产品经理转变成一个AI产品经理去推动这个项目。当然，目前这种情况并不多见，但随着越来越多的公司认识到AI的重要性，并且建立了算法团队，这种情况就会变得很普遍。我就是在这样的情况下转型成功的，如果你也正面临这种情况，我建议你参考我当时的经历。
我最初是产品和研发的总负责人，做的是传统的互联网业务。当时机缘巧合，我们服务的客户让我们帮他们做一个用于金融风控场景的用户信用评分产品。这种产品，其实底层就是基于大数据和机器学习算法，来对贷款人的还款能力和还款意愿进行预测。我就通过这样一个契机主导了这个 AI 产品，走上了 AI 产品经理之路。
但是由于之前完全没有接触过算法，我在最初接触这个产品的时候，一直都是“懵”的。还好，当时有一个算法团队的负责人协助我来完成相关工作。但是这样一来，我就从一个产研负责人变成了算法配合人。整个产品的交付形式、节奏、上线标准，基本都是由算法负责人决定，我只能做一些执行层面的事情。
当然，为了项目能够顺利上线，短暂去协助算法做支持是可以的，但我不可能一直处于被动的局面中，所以我当时的做法是 “从下到上，由点及面”。那我具体是怎么做的呢？我其实就是从底层知识和细节问题入手，去拓展学习整个知识体系和相关知识点。这里，我就和你分享两个例子。
比如，在项目周会上，大家介绍项目进展的时候，算法同学经常会提到，我们本周做了洗数工作，或者我们在筛选特征。那我就会带着具体的问题去进行补课，像是 “洗数怎么做的， 筛选特征怎么做的，等到有拿不准的问题再去请教算法同学，基本上他们都会倾囊相授。这样一来，我再把这些碎片化的知识梳理出来，慢慢地就形成了一个相对完整的知识体系。
再比如，我知道有个算法叫做 GBDT，也知道有个算法叫做 LR。但我根本不知道它们代表什么意思，都是做什么的，对我来说算法就是个黑盒子，可为了能带领整个AI项目团队，我又一定要弄懂这些知识。
所以，我先是向算法同学学习，再加上自己上网查询资料，去了解机器学习算法的几种分类，以及每种分类下的常用算法。其中 LR 是逻辑回归，GBDT 是优化后的决策树，它们都是用于解决分类问题的算法。就这样，我慢慢梳理出来了一棵和算法相关的知识树。
除了学习和算法相关的知识之外，数学、统计学，概率论这些和AI相关的名词，我也进行了解和学习。因为在和算法同学沟通需求的时候，他们经常会提到这类名词概念，所以我就将这些名词概念组织整理出来，慢慢向上汇总，形成了一棵和数学相关的知识树。
另外，既然涉足了 AI 领域，我觉得有必要对整个行业有所了解，比如算法同学都关注了哪些行业会议和业界大牛。根据我的经验，这些 AI 技术视野相关的东西，不需要集中学习，随着我们的关注慢慢补充就可以了。
以上，就是我当时如何一点点弥补我在 AI 技术知识上的不足的，并最终转型 AI 产品经理的全部过程。如果你与我类似，都是在工作中遇到了做 AI 产品的机会，我建议你可以参考我的路径，暂时让算法同学去主导项目，同时由点及面地去学习，补充知识和积累经验。
但如果你就是一个刚毕业的学生，想要踏足AI行业，或者是一个技术同学，希望成为一个AI产品经理，那我建议你采用 “从上到下，从面到点”的学习路径。这句话的意思是，你要先了解全局，从全局中挑出一条线，再抓住这条线的一端，一点点地深入到具体细节的知识点。
这么说还是太抽象了，我给这个路径总结了4个步骤，下面我再详细说说。
第一步，对 AI 行业有全局的认识，持续了解 AI 发展。
作为产品经理，我们要站在一定的高度上去看整个行业，了解整个行业的全景，产业链条，商业模式，人才结构，甚至是每个方向的头部公司情况。除了对全局的把控之外，还需要实时去关注行业的变化，技术的更迭，只有站在行业的前沿，我们才有可能抓到新的机会点。
我建议你可以参加一些 AI 产业相关的会议，你可以从类似于 “活动行” 等App上面搜索这些会议的信息再报名，也可以找一些 AI 产业相关的公众号，看看能不能从上面发现这些会议信息，再积极报名。
说到公众号，我认为在刚开始决定转型的时候，你可以不用关注那种技术导向非常强的公众号，上来就看非常深的技术文章。因为可能还没有了解到行业新闻，你就已经被一些数学公式或算法模型给打败了。
我推荐你关注类似《AI前线》这样的公众号，它是面向 AI 爱好者、开发者和产品经理的，它关注的领域比较广泛，涉及国内外的 AI 相关公司、技术的资讯，内容也不算太过于技术化，作为入门AI产品经理的信息来源足够了。
除了公众号，我建议你去知乎上看看和 AI 相关的专栏和问题，再买一些入门的书籍。只要你善于发现，好的学习资源是非常多的。
查看这些资料只是我们了解行业的第一步，最重要的是，你一定要对这些信息进行归纳总结，提炼出自己的思考。你可以尝试自己去搭建一个行业的框架，框架中可以包括很多方面，我把它们进行了总结：
这样的话，当你去面试AI产品这个岗位的时候，因为你之前对整个行业做过充分的总结，就可以很有结构地表达出你对这个行业的看法，你的答案也会比其他竞争者更有高度。这对你提高面试通过率，甚至是面试定级都非常有帮助。
第二步，给自己定方向。
对于整个行业的全景有了基础的认识之后，你除了要持续去跟进这些信息，接下来就需要开始评估自己的兴趣偏好和能力优势，为自己确定方向了。
首先，你要分析自己的兴趣偏好，更倾向于商业化去做 ToB 服务，还是更倾向于底层的技术或技术上层的应用，通过自己的兴趣偏好选出自己心仪的行业和公司。
其次，你也要考虑自身的能力优势，对于自己心仪的公司，你有多大的差距。
如果差距实在太大，比如你喜欢寒武纪这样做 AI 芯片服务的公司，可是自己对 AI 技术完全不懂，也从来没有做过硬件相关的产品。那你就可以考虑曲线救国，尝试先去对技术要求没有那么高的公司试试，让自己踏入这个行业再说，或者，你也可以考虑这家公司对技术要求没有那么高的岗位，之后再寻求技术转岗。
当然，如果你非要一步到位，可能难度比较高，但也不是不可能，你要做好充足的技能储备，有着坚定的信心。
最后，在确定了自己的方向之后，你可以定向分析一下这个细分方向上的几个头部企业，它们的商业模式、上下游企业、可提供的岗位，以及每个岗位的职责要求，再去定向地补足自己的差距。
另外，除了分析头部企业之外，我建议你再看看这个行业中尾部的一两个企业，分析它们为什么会处于行业尾部，是入场时间太晚，还是商业方向不确定，又或者是相关资源不足。这也能够让你对这个细分领域有整体的了解。
第三步，补足技术。
在确定了自己的未来方向之后，你就可以有针对性地去补足技术上的短板了。
如果你倾向于去做机器学习平台的产品经理，就去重点学习模型建模的过程，甚至要自己尝试去使用一些公共的机器学习平台，去创建一个算法模型。比如阿里云的 PAI、百度的 EasyDL，它们都是很优秀的建模平台。
如果你想做大数据风控方向的 AI 产品经理，就需要知道机器学习模型内部逻辑，甚至要了解一下算法的逻辑是怎么样的。
在学习技术知识方面，我建议你可以购买一些入门的课程，可以先从简单的内容学起，再慢慢深入。在选择课程的时候，我建议你避开一些包含大量数学公式的课程，不是因为这些课不好，而是因为它们主要面向数据工程师或者算法工程师，对产品经理来说学起来太困难。
第四步，总结、输出、实践。
总结、输出、实践，这几个词你肯定听过很多遍，但我还是要说，你可别嫌我啰嗦。
学习这件事，去学习只是第一步，更重要的是做总结。但只是总结还不够，我希望你还能借着这些总结去做输出，强迫自己整理出一篇文章，或者给其他人分享。当你可以用浅显的语言把复杂的知识讲解清楚的时候，就说明你对这个知识真正掌握了。
基础知识掌握之后，你就可以开始实践了。我建议你先尝试去面试一些 AI 公司，感受一下具体 AI 企业关注求职者哪些技能，他们都会提出哪些问题，再去迭代自己的技能。这样，去心仪的公司面试成功的几率就会更高。
今天，我和你分享了两条转型AI产品经理的路径，这里我们再一起对里面涉及的方法做个总结。
如果你是内部转岗，我建议你采用从下到上，由点及面的学习方式，可以暂时先让算法同学主导整个项目，但是对于工作中任何一个细节问题你都不要放过，想办法去补充相关知识，建立自己的知识体系。
如果你是外部求职，我建议你采用从上到下，从面到点的学习方式。总的来说，就是先了解AI行业，再给自己定好方向，然后补足技术，最后做总结多输出，多实践。
这两条路径总结起来很简单，但是里面涉及的每一点，实现起来都不容易。总的来说，我希望你能记住一句话，多总结、多输出，然后用以教促学的方式来迭代自己对 AI 知识的领悟。
目前，对于行业的知识，产品经理的岗位职责以及转型准备上，你还有什么疑问吗？你能根据自己的理解再加上收集的一些信息，去搭建一个行业框架呢？当然，如果你能整理出一个脑图出来，那就再好不过了。
如果你的朋友也正在为不知道怎么转型AI产品经理而苦恼，那就快把这节课分享给他吧！如果你不想自己去找学习资源的话，课程的最后，我还整理出了一些我认为值得关注和学习的公众号、图书和视频课程，如果你有兴趣可以参考一下。我们下节课见！
拓展阅读
我把我在转型时关注的一些网站和资料梳理出来了，你可以根据你的情况进行选择。
1. 行业知识
你可以关注《爱分析》这个公众号，它会发布一些类似《智慧医院厂商全景报告》、《2020爱分析中国人工智能厂商全景报告》、《中国知识图谱应用趋势报告》的行业报告，也会组织一些类似《2020爱分析金融机构数字化论坛》的线下论坛。
另外，你也可以关注艾瑞咨询这样的网站，上面有一些类似《2020年中国AI+零售行业发展研究报告》的行业报告。这些信息相对体系化，可以帮你梳理整个行业框架的思路。
除此之外，你也可以关注 《36 氪》这样的新闻网站，用一些及时的碎片化新闻，来实时了解当前行业动态。
2. 技术基础
你可以关注一些技术类的公众号，比如《大数据文摘》、《大数据分析与人工智能》、《机器之心》、《AI启蒙者》等等。另外，你也可以关注我自己的公众号《成为AI产品经理》，我在上面分享了很多关于转型 AI 产品经理的心得。
3. 技术进阶
如果想提高技术能力，我建议你可以学习这两个视频课程：李宏毅的《Machine Learning》和吴恩达的《机器学习》课程。这两门课程的老师讲解细致，内容通俗易懂，也是机器学习的经典课程，非常推荐你学习。
除了一些视频教程之外，你还需要阅读一些技术书籍。我首先推荐的是李航的《统计学习方法》，这是我在最开始接触 AI 时候，我们算法团队负责人推荐给我的，可以作为算法学习的基础。不过，因为它的专业性比较强，非技术出身的产品经理看起来可能有些难度，你可以选择性地学习。
另外一个就是周志华的《机器学习》，也就是我们俗称的西瓜书。这本书覆盖面广，有大量的实例可供参考，对于非技术人员来说比较友好。
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