上一篇文章我们说了AI产品经理要不要懂技术?，这一篇文章我们说说AI产品经理需要懂哪些技术。
1、数学统计学基础
AI产品经理需要具备一定的数学统计学知识，这是理解人工智能技术的基础。他们不需要深入了解复杂的数学公式和逻辑，但需要知道基本的数学概念及其在实际工作中的应用。例如，线性代数中的标量、向量和矩阵等基础名词，以及概率统计中的伯努利分布、二项分布、泊松分布和高斯分布等
1)线性代数
标量：单独一个整数、实数或者复数。
向量：标量按照一定顺序组成一个序列数，如{x1、x2、x3，...xn}
矩阵：给原始向量增加一个维度，成为一个二维数组
2)概率统计
概率分布是用来评估特征数据和模型结果的武器。首先，我们要掌握常用的概率分布的类型，其次，我们要知道哪些业务场景下的特征数据和模型结果的分布，以及他们应该符合哪种分布类型，这样，产品经理就可以把概率分布应用于日常的工作中。
2、模型构建流程
AI产品经理应当了解模型构建的整个流程，包括模型设计、特征工程、模型训练、模型验证和模型融合等阶段。在这个过程中产品经理要清楚每个角色该干什么、需要花费多少成本用于项目管控。掌握模型构建过程助于产品经理更好地把握开发进度，协调不同团队间的工作，并确保产品按时交付。
3、常见算法原理及应用场景
AI产品经理需要了解常见的机器学习算法，如监督学习、无监督学习和强化学习等，以及它们的适用场景。例如，在图像识别、自然语言处理等领域，产品经理需要知道何时使用合适的算法来解决特定问题
4、模型相关技术名词
对于模型相关的技术名词，如偏差与方差、过拟合和欠拟合、特征清洗与数据变换等，AI产品经理也需要有所了解，以便于在与技术团队的沟通中更加顺畅。
5、模型验收指标
AI产品经理还应当掌握模型验收的具体指标和方法，如准确率、召回率和F1分数等，并能够根据这些指标对模型进行测试和评估。
其他答案
AI产品经理需要掌握或理解一系列技术和概念，以便有效管理和推动AI产品的开发。以下是一些关键的技术领域和技能：
1. 人工智能基础：理解人工智能的基本概念，包括机器学习(监督学习、无监督学习、强化学习)、深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别等。
2. 编程与数据分析：虽然不强制要求成为程序员，但具备基础的编程技能(如Python)对于理解和沟通技术需求至关重要。同时，需要能够操作和理解数据分析工具(如SQL)及数据可视化技能，以便分析产品数据和用户行为。
3. 算法与模型应用：熟悉常见的AI算法和模型，了解它们在不同场景下的应用，比如推荐系统中的协同过滤、内容基算法，或者在图像识别中使用的卷积神经网络(CNN)。
4. 技术架构理解：理解AI系统的架构，包括数据管道、模型训练与部署、云计算平台(如AWS、Azure、Google Cloud)和容器化技术(如Docker、Kubernetes)。
5. 产品管理工具：熟练使用敏捷开发工具(如Jira)、项目管理软件(如Trello)、原型设计工具(如Axure、墨刀、即时设计)以及版本控制工具(如Git)。
6. 数据驱动思维：能够运用数据来驱动决策，进行A/B测试，分析用户行为，评估产品性能，并基于数据反馈迭代产品。
7. 业务场景应用：将AI技术与具体业务场景结合，理解技术如何解决实际问题，比如在智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域的应用。
AI产品经理不仅需要具备一定的技术知识，还需要能够将这些技术知识转化为实际的产品策略和解决方案，同时保持对市场的敏锐洞察和用户需求的深刻理解。
