AI+行业就是要将AI作为生产力应用到各行各业，这些应用并不会自然而然发生，也不会仅仅靠技术就得以落地实现。这就决定了AI这波浪潮需要大量AI PM根据各行各业业务特点将AI技术应用于这些行业中，起到促进AI产业化的作用。

我们都知道AI 产品经理是直接应用或间接涉及了 AI 技术，进而完成相关 AI 产品的设计、研发、推广、产品生命周期管理等工作的产品经理。如果细分的哈AI 产品经理直接应用了语义、语音、计算机视觉和机器学习这 4 个领域的 AI 技术，例如语义类 AI 产品经理中的知识图谱 PM、机器翻译 PM 等做出一些专属领域的产品。

毕竟AI产品经理在招聘时会有不同AI产品领域的岗位划分，每个细分的领域都会有众多相应的AI落地场景，各大厂如百度，腾讯，阿里，字节等都在抢夺AI人才，并且给出了相当后的薪水待遇，专业性人才甚至高达月薪60K的待遇。

这里的一个AI解决方案进阶训练营 正好可以帮助大家更好的晋升AI产品，里面有专业的业界大佬带你从0到1对AI进行讲解，并且对商业化大模型进行拆解，不需要懂代码，即使小白也能听懂，帮你快速提高AI时代下的产品经理必备的技能，另外还提供了20套具体的AI产品案例和AI大模型开发应用实战，可直接运用到自己的工作中去，入口我放到下方了，直接领取就可以↓↓↓

本书的一大特点是站在技术前沿，结合当下实际需要，提出了一套 Agent 开发的系统性方法论。7 个实战项目覆盖了 Agent 开发的多个方面。读者在实际工作中遇到困难，都可以在案例中得到启发，或者直接找到解决方案。

如果说它工具，书中确实提到了很多产品经理必备的技能知识，如果说它不工具，书中并没有提到工具的具体使用，而是主要介绍到了能力要求这个范畴，从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所必备的基本素质和技。

如果你是在找不到好的方式，还想实现一个构建一个agent，跟着知乎知学堂的AI方案解决专家免费公开课，即使你是0基础也能学的会，课程中所涉及到的案例技能，都可以直接在自己的工作中使用，让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例！这些案例你其实都可以迁移到自己的工作中去，白快速入门，入口我放在这里了，直接听就可以↓

任务要求：

1. 理解概念：仔细阅读上述内容，理解 AI 产品经理 的核心原理
2. 动手实践：运行上面的代码示例，理解每一行的作用
3. 拓展练习：修改代码参数，观察输出结果的变化
4. 总结笔记：记录关键知识点和自己的理解

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# 加载预训练的医学图像模型
base_model = keras.applications.MobileNetV2(
    input_shape=(224, 224, 3),
    include_top=False,
    weights='imagenet'
)

# 添加分类头
model = keras.Sequential([
    base_model,
    keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.5),
    keras.layers.Dense(5, activation='softmax')  # 5 种疾病分类
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
print("医疗图像分类模型已构建完成!")
model.summary()

💡 提示：

建议投入 1-2 小时完成今天的学习。理解概念后一定要动手实践！