《AI赋能：AI重新定义产品经理》读后感精选
《AI赋能：AI重新定义产品经理》是一本由连诗路著作，电子工业出版社出版的平装图书，本书定价：69.00元，页数：340，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《AI赋能：AI重新定义产品经理》读后感(一)：推荐：AI助力赋能产品的方法和学习的方向
本书撰写了AI助力赋能产品的方法和想学习成为AI人才，应该学习的方向。对待AI既不能像刺猬一样认为AI是美国大片中的那种机器人或者外星人。也不宜像鸵鸟一样认为AI一无是处。所以对待AI应该理性，找到AI助力的方法，落地产品化。AI是跨界综合交叉学科，期待读者阅读此书后也能收获一份跨界交叉的知识。
《AI赋能：AI重新定义产品经理》读后感(二)：提纲挈领，全面梳理，深入浅出，很好的引路书
智能产品的发展趋势，以后我们的产品经理或多或少，从不同方面都会接触和应用AI技术；这本书体系化、系统化梳理了AI的相关内容，并通过综合案例深入浅出的介绍了做一名合格的AI产品经理应该要具有哪些知识储备，学会哪些思维模式；如何让神秘的AI产品落地给出了引导；感谢老师的知识分享，再结合工作经验和业务理解，对于AI的产品理解又升华了！
《AI赋能：AI重新定义产品经理》读后感(三)：AI赋能是未来十年的根本
随着算力、算法、数据量的发展逐步成熟，AI走出了实验室，真正走进了实际应用场景，下一个时代发展的动力。AI产品经理也必将是下一个时代的主宰者。
新书详细介绍了AI的发展历程、AI的基础知识、AI产品的内在特性、AI赋能的具体方法，全面分析了打造AI产品的思路、流程和方法，是产品经理了解AI思维，把握未来趋势必读的一本书。
《AI赋能：AI重新定义产品经理》读后感(四)：智能应用产品经理成长体系
本书旁征博引，循序渐进的将智能产品经理在设计智能应用时应具备的知识、经验、技能搭建起来，是产品经理入行AI 学习AI很好的参考书，领路书。推荐想要转岗AI产品经理，日常工作需要AI智能设计升华的，以及AI产品爱好者可以阅读，尤其是产品经理可以作为纲领性文书，与当前工作相融合，对产品规划、产品设计、与智能应用对接、与算法工程团队沟通得到很好的帮助。
《AI赋能：AI重新定义产品经理》读后感(五)：希望作者可以在内容上完善
这里还是感谢作者出书的辛苦付出。
刚开始看到这本书，我觉得他应该能成为我刚转型做产品经理的一本收益的书籍，但是我错了！！
作者写的东西，我好多的都不知道他在表达什么，特别是第3章的内容，我印象深刻，写的机器学习平台，我之前从事的是算法工程师的岗位，之前也和其他同事一起搭建过机器学习算法平台，所以知道算法平台在搭建过程中的难点，算法平台主要是前面的大数据处理，中间的算法自动调参以及半自动调参，以后后续的自动部署，在这一章，作者全程都在讲有什么特征选择的算法，有什么分类的算法，那些算法的优劣，根本没有涉及到平台搭建的东西。
《AI赋能：AI重新定义产品经理》读后感(六)：人工智能产品经理
本书适合的人群有：
第一类，互联网产品人，想要转岗AI产品经理
将会带你了解AI如何与当前工作相融合，如何具体展开工作，如何利用算法
第二类，AI技术/算法出身，想要往AI产品经理发展
将会告诉你转岗学习AI产品经理的产品方法，了解如何将AI赋能到具体的行业应用中。
第三类，AI爱好者，如投资人、创业者、运营、市场等
读完后你将了解AI产品经理的观点，AI在不同行业中产生的价值，如何去学习了解AI，知道AI产品经理的工作流程，方便日后识别靠谱的AI产品经理
第四类是应届生或者大学生同学，想毕业后从事AI产品经理。
会告诉你AI都有哪些公司、不同的AI公司对AI产品经理有哪些期望和要求，方便日后面试参考。
还有等等等等。
《AI赋能：AI重新定义产品经理》读后感(七)：做好新一代技术革命的资讯储备和趋势观察
应时应景，应该用智能语音识别来写书评，解放眼睛和双手，提升效率和口才。
本文用讯飞语记来录入。
一、发展大事记
2017年3月，“人工智能”被首次写入国务院《政府工作报告》，到2019年，“人工智能”已经连续三年出现在政府工作报告中，在2019年首次提出“人工智能+”； 2017年7月，国务院印发《关于新一代人工智能发展规划的通知》，（国务院35号文），人工智能上升到了国家战略高度。 2017年11月，科技部评选首批国家新一代人工智能开放创新平台，包括百度无人驾驶，阿里智慧城市，腾讯医疗影像和讯飞语音智能，这是第一批人工智能国家队，2018年商汤成为第5家。 二、技术基础
AI是一门集计算机科学、统计学、脑神经科学和社会科学等学科融合交叉的新兴学科。机器学习是技术重点。机器学习，按照学习方式来分，可分为有监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习和迁移学习；按照算法来分，可分为线性分类、决策树、神经网络等等。其中，神经网络算法是算法的重中之重，其衍生的深度学习，即多层人工神经网络，已被公认为人工智能未来的重点突破方向。近年来人工智能的高速发展，得益于三大要技术支撑要素的逐渐成熟，第一就是核心算法，第二是大数据的发展，第三是应用模式的发展。其实就是我们常说的ABC——AI，Big data and Cloud。这三者，又是交替支撑，互相哺育的关系。
三、发展应用
我们回顾人工智能发展的三大阶段，（1）20世纪50年代，已经有科学家提出感知算法，能够做一些简单的解题；（2）在20世纪80年代，AI已经进行可以进行简单的人机对话和图像识别；（3）在本世纪10年代，机器学习、深度学习将成为下一个重点突破的方向和目标，做更大的事情。只有想不到，没有做不到。
AI=数据+算法+算力。每一个时代，技术进步和革命都要着重解决一些社会的实际问题，不可以只做一些不接地气的事情，炒概念，必须拿出实际的产品，如今，人工智能应用，已经广泛应用于影像识别、语音识别机器人、新媒体推荐算法，新硬件、智能导购，智能安防城市管理，智慧医疗等领域，各种新领域也开始了大量尝试。认识AI，必须从它的技术原理与实际应用的联系开始认识，才能更好地理解它。
本书主要站在产品经理的角度，从技术原理到技术转化变现，再到一些通用解决方案和垂直行业的解决方案进行了一些介绍，虽然相对来说还是有一点拼凑，不过作为开拓眼界值得一读。市场岗位的从业者，应该一方面掌握基本的技术原理和发展路径，一方面积极关注国家政策与自身垂直行业的相关的部分，推动行业相关的产品的实际落地与应用，这才是在市场角度推动人工智能行业发展的有价值工作。