《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》读后感锦集

《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》是一本由张竞宇著作，电子工业出版社出版的216图书，本书定价：59，页数：2018-6，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》精选点评：

●沙发评，整体还不错，了解可以看看

●这本书是关于人工智能很好的启蒙读物以及工具书，就像历史记录、往年习题是将军排兵布阵、学生准备考试前的最优选择，在开展人工智能方面研发前非常值得先看下这本书，对了解人工智能最优实践、基础分类、具体技术、实施方案等都有很好的帮助。

●满浅的

●基础的方法论讲得还比较成体系，纸质一般

●kindle

●人工智能概念科普，本质上产品经理能力是通用的。

●相对深入简出，外行也能相对容易了解人工智能

●从产品经理角度看ai行业。

●方法论与行业知识目录概览，概括性较高。

●比想象中好。了解AI和产品的结合与应用

《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》读后感(一)：快速入门

ai的风口已经吹了几年，但各类讲座，书籍看过不少，到底如何才能真正进入到这个领域，实际上，依然很多人感觉到一头雾水。

摆在我们面前的充斥着大量的专业词汇的AI领域，有没有真正可行的入门路径呢？

这本书用浅显易懂的语言，系统的从概念到算法逻辑，再到产品实现阐述了人工智能产品经理的转型之路。

《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》读后感(二)：更大尺度谈人工智能

作为一名从事机器学习的工程师，看的大多数的书籍都是偏技术的书籍，大多是怎么敲代码的工具和方法，自以为都深知代码中的那些事儿，却不知代码那些事儿相关的更高尺度的也非常重要的事儿，比如如何同产品经理高效的协作，沟通，AI产品经理的工作方法论等，看完该书，从更高尺度上认识了AI领域更为完全的面貌，也意识到和纯算法工程师，以及产品经理之间巨大的鸿沟，是AI产品经理不得不长期修炼才能得以较好处理的现象。从书中收获最大的是认知上的改善，从思维上认识到更多的怎么回事层面上的原因。总体上，通俗易懂，收获不小。

《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》读后感(三)：转型AI产品经理，正是我需要的书

转型AI产品经理，正是我需要的书，推荐阅读。

行业内对于人工智能产品经理的定位很模糊，包括我们公司在内，尽管公司的AI lab也刚刚成立，但是感觉整体的目标不明确，商业模式也不够清晰，我觉得招聘的时候都是更侧重候选人的技术背景而非行业理解，所以这本书的第二章“ 懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰 ”正好和我的想法不约而同，尽管目前技术成为了AI的主流，很多论坛都是以算法工程师、技术布道狮为焦点，但我总觉得这样不妥。这本书正好验证了这点。

另外，本书的第四章讲AI体系架构，确实拓展了我的思路，毕竟AI不只是算法那么简单，还需要全局考虑。

第五章的机器学习讲的很浅显易懂，作为PD没必要了解那么深的技术，但AI时代还是多少要对基础的概念有所理解。

总之，我认为这本书还是给我很多启发，推荐阅读。

《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》读后感(四)：从互联网时代生产关系变革到人工智能时代生产要素变革

互联网及移动互联网时代，技术更多的是重新定义了生产关系，比如共享经济、社群经济等，有许多商业模式的创新。但人工智能时代，技术增强的则是更基础的生产要素，是机器的计算、感知甚至推理能力。 本书在“用户洞察”方面的描述常常是粗略带过，跟技术相关的内容则描述得更加细致。能够帮助转型人工智能产品经理的读者从技术角度需要具备哪些知识起到提纲挈领的框架作用。不足的是，作者说了比较多“是什么”，讲解“为什么”的部分较少。同时，作者是从一个较高的层次（产品总监）来描述产品经理的工作，所以对具体工作的直接启发较少，更多是提供一个较清晰全面的框架。但从本书自身的定位来看也不能全算作缺点。

笔记全文：https://mubu.com/doc/8CwkDtCXMM

《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》读后感(五)：AI产品经理的自我迭代

读书，相比碎片化学习最大的好处就是 其一，获取知识系统性，有利于从有体系地学习； 其二，学习时间的完整性连续性 所以这是一本发布得非常及时的教材。

AI时代的产品，产品比拼的不仅是前台功能和交互设计，还包括硬件运算架构、算法模型、有效训练数据等综合实力。相应的产品经理也要具备系统性思维，把问题放在整个系统中进行综合分析，权衡利弊，得到最佳解决方案。 相应地，产品经理也需要进行自我迭代，我自己总结主要有以下三个方面：

首先是AI产品经理工作的调整： 1. 需求定义 ，详见第2章 2. 工作流程，详见第6章 3. 个人软实力提高，详见第7章 总体来说，就是比过去的产品经理，要从高一个维度的角度出发考虑

AI时代PM必须懂技术，作者在第4章和第5章比较系统地阐述了人工智能产品体系和机器学习相关知识

其三，产品经理需要对行业知识体系有所了解，懂行业的PM才不会被人工智能淘汰： 1. 六种行业分析维度：行业特点、行业运行趋势、竞争力因素分析、行业整合、政府管制、商业模式 2. 行业分析的方法：以“点”切入行业；深挖“点”，变成“线”；横向拓展“线”，变成“面” 以上在第2章中均有介绍。

希望能在掌握技巧后持续学习、自我迭代，成为优秀的人工智能产品经理。