項目經理要入局AI，可以從以下幾個方面入手：

一、知識學習

1、理論基礎

人工智能概念與發展歷程：了解AI的基本概念，包括機器學習、深度學習、自然語言處理等分支領域。熟悉AI從早期的符號主義到現在以深度學習為主流的演變過程，這可以幫助項目經理更好地理解AI技術的背景和潛在發展方向。

數學基礎：掌握與AI密切相關的數學知識，如線性代數(矩陣運算等)、概率論(概率分布、條件概率等)和統計學(假設檢驗、回歸分析等)。這些數學知識是理解和構建AI模型的基礎，例如在算法中涉及到大量的矩陣運算來處理數據。

2、核心技術

機器學習算法：學習常見的機器學習算法，如決策樹、支持向量機、聚類算法(K - Means等)和關聯規則挖掘等。理解這些算法的適用場景、原理和優缺點，以便在項目中能根據具體需求選擇合適的算法。

深度學習框架：熟悉主流的深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等。了解如何在這些框架上構建、訓練和部署神經網絡模型，因為很多AI項目都基于這些框架來實現圖像識別、語音識別等功能。

二、技能提升

1、編程能力

Python語言：Python是AI領域中最常用的編程語言，項目經理應學習Python的基本語法和編程技巧。能夠編寫簡單的腳本程序來處理數據、調用AI庫和工具，例如使用Python的NumPy、Pandas庫進行數據處理，使用Scikit - learn庫實現機器學習算法。

其他相關語言：根據項目需求，可能還需要了解一些其他編程語言，如Java(用于企業級AI應用開發)、R(用于統計分析和數據挖掘)等。

2、數據處理能力

數據收集與整理：學會從各種數據源收集數據，包括數據庫、網絡爬蟲、傳感器等。并能對收集到的數據進行清洗、轉換和預處理，例如處理缺失值、異常值，統一數據格式等，以確保數據質量，為AI模型訓練提供良好的基礎。

數據標注與管理：對于監督學習等需要標注數據的AI任務，要掌握數據標注的方法和工具。同時，要能夠有效地管理數據集，包括數據的存儲、版本控制和安全備份等。

三、行業融入

1、參加行業會議和培訓

專業會議：積極參加AI領域的專業會議，如NeurIPS(神經信息處理系統大會)、ICML(國際機器學習會議)等。這些會議匯聚了頂尖的AI專家、學者和從業者，可以了解到最前沿的研究成果、行業趨勢和技術應用案例。

培訓課程：報名參加專業的AI培訓課程，這些課程可以幫助系統地學習AI知識和技能，并且有些課程還會提供實踐項目和認證，有助于提升自己在行業內的認可度。