项目经理要入局AI，可以从以下几个方面入手：

一、知识学习

1、理论基础

人工智能概念与发展历程：了解AI的基本概念，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等分支领域。熟悉AI从早期的符号主义到现在以深度学习为主流的演变过程，这可以帮助项目经理更好地理解AI技术的背景和潜在发展方向。

数学基础：掌握与AI密切相关的数学知识，如线性代数(矩阵运算等)、概率论(概率分布、条件概率等)和统计学(假设检验、回归分析等)。这些数学知识是理解和构建AI模型的基础，例如在算法中涉及到大量的矩阵运算来处理数据。

2、核心技术

机器学习算法：学习常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机、聚类算法(K - Means等)和关联规则挖掘等。理解这些算法的适用场景、原理和优缺点，以便在项目中能根据具体需求选择合适的算法。

深度学习框架：熟悉主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。了解如何在这些框架上构建、训练和部署神经网络模型，因为很多AI项目都基于这些框架来实现图像识别、语音识别等功能。

二、技能提升

1、编程能力

Python语言：Python是AI领域中最常用的编程语言，项目经理应学习Python的基本语法和编程技巧。能够编写简单的脚本程序来处理数据、调用AI库和工具，例如使用Python的NumPy、Pandas库进行数据处理，使用Scikit - learn库实现机器学习算法。

其他相关语言：根据项目需求，可能还需要了解一些其他编程语言，如Java(用于企业级AI应用开发)、R(用于统计分析和数据挖掘)等。

2、数据处理能力

数据收集与整理：学会从各种数据源收集数据，包括数据库、网络爬虫、传感器等。并能对收集到的数据进行清洗、转换和预处理，例如处理缺失值、异常值，统一数据格式等，以确保数据质量，为AI模型训练提供良好的基础。

数据标注与管理：对于监督学习等需要标注数据的AI任务，要掌握数据标注的方法和工具。同时，要能够有效地管理数据集，包括数据的存储、版本控制和安全备份等。

三、行业融入

1、参加行业会议和培训

专业会议：积极参加AI领域的专业会议，如NeurIPS(神经信息处理系统大会)、ICML(国际机器学习会议)等。这些会议汇聚了顶尖的AI专家、学者和从业者，可以了解到最前沿的研究成果、行业趋势和技术应用案例。

培训课程：报名参加专业的AI培训课程，这些课程可以帮助系统地学习AI知识和技能，并且有些课程还会提供实践项目和认证，有助于提升自己在行业内的认可度。