在產(chǎn)品經(jīng)理的核心能力討論中，“系統(tǒng)思維”常常被頻繁提及。它不僅是一種思維方式，更是產(chǎn)品經(jīng)理理解問題本質(zhì)、推動跨團(tuán)隊協(xié)作、設(shè)計可持續(xù)產(chǎn)品的重要基石。那么，為什么系統(tǒng)思維對產(chǎn)品經(jīng)理如此重要？
產(chǎn)品經(jīng)理面臨的挑戰(zhàn)很少是單點(diǎn)問題。比如，用戶留存率下降，表面看似“功能不好用”，但背后可能涉及：
新用戶引導(dǎo)缺失（體驗問題）
活躍激勵不足（運(yùn)營問題）
產(chǎn)品價值感弱（定位問題）
技術(shù)性能卡頓（工程問題）
這些要素之間彼此作用，構(gòu)成一個復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)。如果只盯住單個環(huán)節(jié)，很容易治標(biāo)不治本。系統(tǒng)思維的價值，就在于幫助產(chǎn)品經(jīng)理從更大范圍內(nèi)識別因果關(guān)系和關(guān)鍵杠桿點(diǎn)。
產(chǎn)品設(shè)計和迭代不是孤立的動作，每一個決策都會帶來連鎖反應(yīng)。例如：
新增一個提醒功能，可能提升了短期活躍，但也可能導(dǎo)致信息噪音增加，損傷長期用戶體驗。
提升轉(zhuǎn)化率的激勵措施，可能帶來數(shù)據(jù)上漲，但同時引發(fā)羊毛黨或作弊行為。
具備系統(tǒng)思維的產(chǎn)品經(jīng)理，會更敏感地去預(yù)判這些二階、三階效應(yīng)，避免“頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳”的被動應(yīng)對。
產(chǎn)品經(jīng)理需要在團(tuán)隊內(nèi)部扮演“連接者”的角色：對上要和業(yè)務(wù)、戰(zhàn)略對齊，對下要和設(shè)計、研發(fā)落地，對外還可能涉及運(yùn)營、市場、客服。
如果缺乏系統(tǒng)思維，溝通就容易變成“單點(diǎn)推動”，各部門只關(guān)注局部最優(yōu)；而有了系統(tǒng)思維，產(chǎn)品經(jīng)理能從整體目標(biāo)出發(fā)，把不同角色的訴求整合進(jìn)一個邏輯閉環(huán)，推動團(tuán)隊達(dá)成共識。
產(chǎn)品并不是一次性產(chǎn)物，而是一個長期演進(jìn)的系統(tǒng)。
功能只是入口，背后是完整的用戶旅程
用戶體驗只是表層，背后是組織與流程的配合
數(shù)據(jù)指標(biāo)只是表現(xiàn)，背后是產(chǎn)品戰(zhàn)略與商業(yè)模式
系統(tǒng)思維幫助產(chǎn)品經(jīng)理始終把握“局部優(yōu)化”與“整體價值”的平衡，避免在短期數(shù)據(jù)的誘惑下?lián)p害長期發(fā)展。
具備系統(tǒng)思維的產(chǎn)品經(jīng)理，不是單純解決問題的人，而是能理解“問題與問題之間的關(guān)系”的人。他們在紛繁復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境中，更容易識別關(guān)鍵杠桿點(diǎn)，推動跨團(tuán)隊協(xié)作，并在動態(tài)變化中保持清晰的方向感。
所以說，系統(tǒng)思維并非錦上添花，而是產(chǎn)品經(jīng)理的底層能力之一。
蘭亭妙微(www.gcdaj.cn )是一家專注而深入的界面設(shè)計公司，為期望卓越的國內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計、B端界面設(shè)計、桌面端界面設(shè)計、APP界面設(shè)計、圖標(biāo)定制、用戶體驗設(shè)計、交互設(shè)計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計、平面設(shè)計，以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù)，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計，有興趣請加入一起學(xué)習(xí)成長，咨詢及進(jìn)群請加藍(lán)小助微信ben_lanlan。
杰睿 大數(shù)據(jù)可視化設(shè)計文章及欣賞
隨著智慧醫(yī)療體系的逐步落地，醫(yī)院信息化、區(qū)域醫(yī)療協(xié)同、公共衛(wèi)生治理的需求不斷提升，“大屏”逐漸成為醫(yī)療信息展示與決策支持的重要入口。未來，智慧醫(yī)療大屏不僅是信息的可視化窗口，更是數(shù)據(jù)融合、智能決策與多方協(xié)作的核心樞紐。
傳統(tǒng)醫(yī)療大屏多以實(shí)時數(shù)據(jù)展示為主，例如掛號分診、床位管理、疫情監(jiān)測等。未來趨勢將從“看見”轉(zhuǎn)向“看懂”：
多維度數(shù)據(jù)融合：打通 HIS、LIS、EMR、醫(yī)保、區(qū)域公共衛(wèi)生平臺的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨機(jī)構(gòu)的整合。
智能分析與預(yù)警：通過 AI 建模和算法分析，識別潛在風(fēng)險（如 ICU 床位緊張、傳染病高發(fā)區(qū)預(yù)警），為管理者提供決策支持。
個性化視圖定制：不同崗位（院長、科主任、運(yùn)維人員）可根據(jù)職責(zé)配置專屬大屏視圖，避免信息冗余。
未來大屏應(yīng)用不再局限于單一醫(yī)院，而是逐漸向區(qū)域衛(wèi)生健康體系擴(kuò)展：
區(qū)域醫(yī)療資源統(tǒng)籌：實(shí)現(xiàn)跨院床位調(diào)度、遠(yuǎn)程會診資源分配，提升整體醫(yī)療資源利用率。
公共衛(wèi)生治理：在疫情防控、慢病管理等場景中，大屏成為實(shí)時指揮和態(tài)勢感知的核心工具。
跨部門聯(lián)動：醫(yī)療、疾控、醫(yī)保、應(yīng)急等多方通過大屏實(shí)現(xiàn)可視化協(xié)同，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動治理”。
智慧醫(yī)療大屏未來不僅是“看板”，還會是“操作臺”：
自然交互：支持語音指令、手勢控制，方便在手部不便操作的場景（如手術(shù)室）使用。
多終端聯(lián)動：大屏與移動端、PC 端打通，實(shí)現(xiàn)“可大屏展示、可隨身跟進(jìn)”。
實(shí)時協(xié)作：醫(yī)護(hù)、管理者在大屏上可標(biāo)注、批注、共享信息，減少溝通成本。
AI 將推動智慧醫(yī)療大屏從被動展示走向主動洞察：
預(yù)測性分析：基于歷史病例與資源消耗，預(yù)測未來一周的門診壓力或藥品缺口。
智能推薦：在突發(fā)事件下，自動生成最優(yōu)調(diào)配方案（如手術(shù)室、醫(yī)護(hù)人員排班）。
風(fēng)險管理：自動識別數(shù)據(jù)異常，提醒潛在的醫(yī)療差錯或運(yùn)營風(fēng)險。
醫(yī)療大屏系統(tǒng)未來需要在兼容性與開放性上不斷突破：
標(biāo)準(zhǔn)化接口：遵循 HL7、FHIR 等國際醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)互通。
平臺化架構(gòu)：支持多廠商應(yīng)用接入，避免形成新的“信息孤島”。
安全合規(guī)：強(qiáng)化數(shù)據(jù)脫敏、隱私保護(hù)與分級授權(quán)，滿足醫(yī)療數(shù)據(jù)安全的高標(biāo)準(zhǔn)要求。
智慧醫(yī)療大屏的未來趨勢，不是簡單的“更大更炫”，而是 從展示走向洞察，從院內(nèi)走向區(qū)域，從人機(jī)走向智交互，從封閉走向開放。它的價值核心，在于通過可視化與智能化手段，讓數(shù)據(jù)真正服務(wù)于醫(yī)療決策、資源配置與公共健康治理。
未來，智慧醫(yī)療大屏將不僅是信息的“窗口”，更是醫(yī)療系統(tǒng)的“中樞大腦”。
蘭亭妙微(www.gcdaj.cn )是一家專注而深入的界面設(shè)計公司，為期望卓越的國內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計、B端界面設(shè)計、桌面端界面設(shè)計、APP界面設(shè)計、圖標(biāo)定制、用戶體驗設(shè)計、交互設(shè)計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計、平面設(shè)計，以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù)，咨詢電話：01063334945。我們建立了一個微信群，每天分享國內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計，有興趣請加入一起學(xué)習(xí)成長，咨詢及進(jìn)群請加藍(lán)小助微信ben_lanlan。
在做產(chǎn)品或設(shè)計時，你可能遇到過這樣的困惑：
用戶說需要一個功能，但上線后他們并不常用；
團(tuán)隊絞盡腦汁加了許多“亮點(diǎn)”，卻換不來滿意的反饋。
問題往往出在——我們聽到的“需求”，未必等于用戶真正的需求。
那么，如何識別用戶的真實(shí)需求呢？可以從以下幾個角度切入：
用戶往往會直接說出他們想要的東西，但這只是表層。
表達(dá)的需求：用戶說“我需要一個導(dǎo)出功能”。
隱含的需求：實(shí)際上，他們可能只是想更方便地與同事共享數(shù)據(jù)。
如果團(tuán)隊只停留在表層，很可能做出一個“導(dǎo)出按鈕”而忽略了更高效的“團(tuán)隊協(xié)作”場景。
做法：多問“為什么”。當(dāng)用戶說需要X功能時，追問背后的動機(jī)與場景。
“用戶說”和“用戶做”常常不一致。
在訪談里，用戶會強(qiáng)調(diào)安全性，但實(shí)際選擇時，他們可能更傾向于方便快捷。
在問卷里，用戶表示喜歡深色模式，但使用數(shù)據(jù)卻顯示大部分人停留在淺色模式。
做法：將定性研究（訪談、問卷）和定量數(shù)據(jù)（埋點(diǎn)、日志）結(jié)合起來。不要單純依賴用戶口頭的答案。
需求脫離使用場景就容易失真。比如：
用戶在辦公室說“手機(jī)App能開視頻會議就好了”，但真正的場景可能是在地鐵里需要語音會議。
用戶反饋“搜索不夠好用”，但深入觀察發(fā)現(xiàn)，是他們需要更快找到“最近用過的”內(nèi)容。
做法：用“用戶旅程圖”“任務(wù)分析”去還原情境，把零散的需求放在流程中去看。
用戶的抱怨往往比他們的建議更有價值。
抱怨“頁面太復(fù)雜”，真實(shí)需求可能是更清晰的分層和優(yōu)先級。
抱怨“操作太慢”，真實(shí)需求可能是減少重復(fù)步驟，而不是單純優(yōu)化性能。
做法：把抱怨翻譯成“他們想要避免的痛點(diǎn)”，再思考可以如何消解。
有時，真正的需求不來自直接用戶，而是與他們相關(guān)的人。
兒童學(xué)習(xí)軟件的“付費(fèi)決策”其實(shí)掌握在家長手里。
企業(yè)工具的“使用體驗”影響的是員工，但“采購決策”往往由管理層主導(dǎo)。
做法：明確區(qū)分 使用者、購買者、決策者，分別理解他們的關(guān)注點(diǎn)。
識別用戶真實(shí)需求的關(guān)鍵，不是單純問用戶“你想要什么”，而是：
觀察他們在場景中的真實(shí)行為；
追問需求背后的動機(jī)與痛點(diǎn)；
結(jié)合不同角色的關(guān)注點(diǎn)去判斷優(yōu)先級。
當(dāng)我們能看穿“用戶說的”，觸及“用戶真正需要的”，才能做出既被使用、又被認(rèn)可的產(chǎn)品。
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Redesign Health - Services 頁面設(shè)計
視覺氣質(zhì)：整體基調(diào)偏 理性、專業(yè)、低調(diào)，采用米色背景 + 黑灰文字，輔以少量紫色/漸變作為強(qiáng)調(diào)色，既保持了沉穩(wěn)，又帶來了一點(diǎn)現(xiàn)代感。
風(fēng)格走向：屬于 極簡主義 + 企業(yè)級設(shè)計，強(qiáng)調(diào)可讀性和內(nèi)容層次，而不是過度的裝飾。
雙欄布局：左側(cè)為主內(nèi)容區(qū)，右側(cè)為補(bǔ)充信息區(qū)（Case studies、Impact 等），符合 B2B 網(wǎng)站“敘事+數(shù)據(jù)”的信息邏輯。
模塊化結(jié)構(gòu)：整頁分為“服務(wù)介紹 → 合作伙伴 → 核心方法 → 案例 → 數(shù)據(jù) → 頁腳”，層次清晰，便于用戶快速掃讀。
留白運(yùn)用：邊距和行距充足，讓密集的信息不會顯得壓迫。
字體選擇：大標(biāo)題用襯線字體，正文與導(dǎo)航用無襯線字體，形成了“理性 + 權(quán)威”的組合感。
層級對比：大字號的引語（客戶推薦語）、醒目的數(shù)字（16、0.35），在頁面中承擔(dān)“視覺錨點(diǎn)”，讓用戶瀏覽時有重點(diǎn)停留。
主色調(diào)：米白+深灰，低飽和、溫和，符合醫(yī)療健康行業(yè)對“信任感”的需求。
強(qiáng)調(diào)色：紫色作為關(guān)鍵數(shù)字/圖表的點(diǎn)綴色，既突出重點(diǎn)又不會過于跳脫。
圖片選擇：多為真實(shí)的會議、交流、合作場景，營造出“可信賴、有人情味”的氛圍。
數(shù)據(jù)可視化：用簡潔的折線/柱狀可視化來傳遞成果（例如 0.35、16 這樣的數(shù)字），強(qiáng)化專業(yè)性。
案例驅(qū)動：通過真實(shí)案例（Global Pharmaceutical Partner / Medical Center）讓抽象的“服務(wù)價值”更具象。
客戶引語：引用客戶高管的話語，用來增加背書和信任感。
沉穩(wěn)專業(yè)但不死板：通過紫色和漸變線條避免了“金融感”的冷硬。
閱讀體驗好：大段文字通過模塊拆分 + 圖文混排，提升了可讀性。
可信度高：案例、數(shù)字、客戶語錄多維度支撐了企業(yè)實(shí)力。
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簡述：AI 并非接管用戶體驗設(shè)計，而是徹底改變我們的工作方式。本文將分享 AI 工具如何改變我的工作流程，讓我的工作更高效、更敏銳，以及為什么擁抱 AI 是當(dāng)今設(shè)計師最明智的選擇。
當(dāng)人工智能工具開始充斥我的設(shè)計信息時，我感到恐慌。
“這會讓我的工作變得無關(guān)緊要嗎？”
這是我腦海深處平靜的聲音。
但我的經(jīng)驗是：人工智能并非用戶體驗設(shè)計師的替代品——它只是對我們工具包的升級。我們并非與人工智能競爭——而是與它合作。
現(xiàn)在，我把人工智能視為我的頭腦風(fēng)暴伙伴、文案助理、設(shè)計陪練伙伴和時間節(jié)省者。這種思維轉(zhuǎn)變開辟了我從未意識到自己需要的創(chuàng)意空間。
在我將人工智能引入其中之前，對我來說典型的用戶體驗流程是這樣的：
是的，這確實(shí)很周到。但通常進(jìn)展緩慢、重復(fù)性強(qiáng)，而且難以規(guī)模化。
然后是人工智能。起初，它只是用于快速內(nèi)容的 ChatGPT。但很快，我發(fā)現(xiàn)自己將更多工具融入到我的工作流程中——這些工具不僅節(jié)省了時間，而且實(shí)際上改善了我的工作方式。
以下是人工智能如何融入我當(dāng)前的用戶體驗階段：
突然之間，數(shù)小時的體力勞動變成了幾分鐘的輔助創(chuàng)造力。
以下是人工智能幫助我做得更好、更快、更少摩擦的事情：
即使取得了所有進(jìn)展，仍有一些東西是人工智能無法（或許也不應(yīng)該）取代的：
這是件好事。因為這些正是用戶體驗的一部分，讓設(shè)計更具人性化。
現(xiàn)在與人工智能合作感覺就像是一種創(chuàng)造性的伙伴關(guān)系——雙方都能帶來一些有價值的東西。
在研究過程中，我使用人工智能轉(zhuǎn)錄和標(biāo)記訪談內(nèi)容，但我也會介入解讀其中的情感細(xì)微差別并驗證模式。在構(gòu)思階段，人工智能會生成流程或占位文案，然后我會將其精煉成符合用戶目標(biāo)的精美體驗。在設(shè)計線框圖時，人工智能有助于加快布局建議的速度，但我也會運(yùn)用用戶體驗啟發(fā)式方法、無障礙標(biāo)準(zhǔn)和敘事技巧。即使在測試階段，人工智能也會提供摘要和行為圖，但我仍然需要深入挖掘用戶行為背后的原因。
簡而言之，人工智能承擔(dān)了繁重的工作。我負(fù)責(zé)判斷、同理心和目標(biāo)。
如果您對人工智能感到好奇，但不知道從哪里開始，我推薦以下內(nèi)容：
人工智能不會取代用戶體驗設(shè)計師。
但懂得如何使用人工智能的設(shè)計師可能會比不懂人工智能的設(shè)計師更成功。
用戶體驗的未來以人為本，并由人工智能加速發(fā)展。人工智能幫助我們更快、更智能地行動——但同理心、道德和創(chuàng)造力呢？這些仍然取決于我們。
讓人工智能處理自動化，你來掌控直覺。
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剛開始學(xué)習(xí)設(shè)計時，我面臨的最大挑戰(zhàn)就是時間。
畫線框圖要花好幾個小時，用戶流程則要鋪滿凌亂的白板。
但我見過一些了不起的事情：一位設(shè)計師在不到 10 分鐘的時間內(nèi)借助人工智能制作出整個應(yīng)用程序的原型。
這讓我不禁要問：AI-First UX 是否會成為我們領(lǐng)域的新常態(tài)？
傳統(tǒng)上，UX 意味著研究、線框、設(shè)計系統(tǒng)和測試，所有這些都由設(shè)計師和研究人員團(tuán)隊手動完成。
但“AI-First UX”顛覆了這一工作流程：
簡而言之：人工智能不再是一個輔助工具，它正在成為設(shè)計的第一步。
過去兩年來，設(shè)計行業(yè)發(fā)生了巨大變化：
我親眼見證了這一點(diǎn)：以前在 Figma 上要花幾個小時才能完成的事情，現(xiàn)在在 AI 的幫助下，幾分鐘就能構(gòu)思出來。我不用再糾結(jié)于矩形和對齊，而是可以把精力放在更重要的問題上：“這個設(shè)計真的能解決用戶的問題嗎？”
最大的誤解是什么？AI 會取代設(shè)計師。但我注意到的是不同的：AI 正在接管生產(chǎn)工作，但我們作為設(shè)計師的角色正變得更加以人為本。
這種轉(zhuǎn)變是這樣的：
所以，無論如何，人工智能正在讓我們的實(shí)踐變得更加人性化。
與任何顛覆一樣，人工智能既帶來興奮，也帶來警惕。
機(jī)會：
挑戰(zhàn)：
作為設(shè)計師，我們面臨的真正考驗是：我們能否引導(dǎo)人工智能，而不是被它引導(dǎo)？
我認(rèn)為是的，但是帶有星號。
人工智能正在成為默認(rèn)的起點(diǎn)，但終點(diǎn)線仍然屬于人類設(shè)計師。因為無論工具多么先進(jìn)，人工智能都無法體會用戶在結(jié)賬表單上掙扎時的沮喪，也無法體會用戶首次瀏覽無障礙產(chǎn)品的喜悅。
這就是我們的優(yōu)勢。
作為一名設(shè)計師，我不再問“人工智能會搶走我的工作嗎？”
，而是問“我怎樣才能讓人工智能成為我的設(shè)計助手，這樣我就可以專注于解決更深層次的問題？”
AI First UX 并不會消除對設(shè)計師的需求，而是需要更好的設(shè)計師。
如果你是設(shè)計新手，我的建議是：不要害怕人工智能。學(xué)會引導(dǎo)它。學(xué)會提出更好的問題，讓人工智能掌控速度。
因為在2025年，設(shè)計不再只是推動像素，而是在人工智能的幫助下設(shè)計人類體驗的未來。
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TLDV： AI 產(chǎn)品設(shè)計師在工作中遇到挑戰(zhàn)并不少見，尤其是在理解 AI 產(chǎn)品背后復(fù)雜的技術(shù)方面。這可能會使他們難以與技術(shù)專家進(jìn)行有效溝通，從而導(dǎo)致進(jìn)一步的復(fù)雜化。此外，跟上不斷發(fā)展的人機(jī)交互設(shè)計模式也極具挑戰(zhàn)性。在本文中，我整理了一些資源，旨在提升設(shè)計師在這些領(lǐng)域的知識和技能，幫助他們自信而輕松地完成工作。
人工智能的進(jìn)步為人機(jī)交互帶來了激動人心的機(jī)遇。從識別照片中的貓咪到實(shí)現(xiàn)自動駕駛，人工智能為用戶體驗提供了眾多充滿希望的全新可能性。它促成了以往難以想象的交互形式。
根據(jù)最近的研究，設(shè)計師正在努力應(yīng)對設(shè)想和原型人工智能系統(tǒng)的復(fù)雜性。
這是為什么呢？傳統(tǒng)的用戶體驗 (UX) 和人機(jī)交互 (HCI) 設(shè)計技術(shù)（例如草圖和原型設(shè)計）可能不足以解決人工智能在產(chǎn)品設(shè)計中帶來的意外后果。
Graham Dove 及其同事在“計算機(jī)系統(tǒng)人為因素”會議上表示： “人機(jī)交互專業(yè)人士無法輕易地勾勒出人工智能系統(tǒng)在不同情境下適應(yīng)不同用戶的多種方式。” “……他們也無法輕易地為尚未開發(fā)的人工智能系統(tǒng)可能犯的推理錯誤類型建立原型。” 引用Philip van Allen 的話，我還可以補(bǔ)充一句。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的楊倩及其團(tuán)隊研究了人機(jī)交互研究人員和專業(yè)人士在使用人工智能時面臨的挑戰(zhàn)。他們基于廣受認(rèn)可的雙鉆石設(shè)計流程模型，構(gòu)建了這些挑戰(zhàn)及相關(guān)的研究論文。
以下是我從本文中得出的結(jié)論，按設(shè)計過程步驟細(xì)分：
2. 定義（聚合思維階段）
發(fā)展（發(fā)散思維階段）
交付（聚合思維階段）
我把所有提到的問題分為兩大類：
僅僅讓更多用戶體驗師參與使用機(jī)器學(xué)習(xí)的項目是不夠的。他們必須理解機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念，破除人們對人工智能及其功能的先入之見，并遵循建立和維護(hù)信任的最佳實(shí)踐。Josh
Lovejoy
關(guān)于哪些類型的人工智能知識與用戶體驗設(shè)計相關(guān)，仍然存在很大爭議。然而，越來越多的人認(rèn)同，用戶體驗設(shè)計師需要具備一些人工智能方面的技術(shù)專長才能有效地運(yùn)用它。
大多數(shù)人工智能課程都要求學(xué)生具備統(tǒng)計學(xué)、概率論、線性代數(shù)、微積分和編程方面的知識。如果沒有這些背景知識，理解許多人工智能概念可能會很困難。
你無需對人工智能有深入的理解，但熟悉數(shù)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)至關(guān)重要。如果你對這些科目感到不適應(yīng)，可以考慮參加這些高評價課程。
概率： 渺茫的機(jī)會：從頭開始的概率（哈佛大學(xué)）
統(tǒng)計學(xué)：麻省理工學(xué)院統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)
線性代數(shù)： 麻省理工學(xué)院的線性代數(shù) 18.06
微積分：麻省理工學(xué)院的單變量微積分和多變量微積分
編程：從Codecademy、谷歌或密歇根大學(xué)學(xué)習(xí) Python 。我個人更喜歡密歇根大學(xué)的“Python for Everybody”課程。雖然篇幅較長，但講解更詳細(xì)。
對每個主題有一定的熟悉度將為參加以下課程奠定良好的基礎(chǔ)：
1）“ AI For Everyone ”（6小時，49.99美元/月）——最好的非技術(shù)性AI入門課程，由斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)課程創(chuàng)始人吳恩達(dá)講授
2）“人工智能計算機(jī)科學(xué)專業(yè)證書”（5個月，432歐元）——edX 頒發(fā)的兩部分專業(yè)證書，跟蹤哈佛大學(xué)的 CS50 和 CS50AI 課程，讓沒有必備 CS 知識的學(xué)習(xí)者也能進(jìn)入人工智能領(lǐng)域。
3）“人人適用的人工智能基礎(chǔ)”（40小時，49.99美元/月）—— IBM提供的專業(yè)課程 。IBM通過Coursera被公認(rèn)為新興技術(shù)領(lǐng)域的革命性領(lǐng)導(dǎo)者。該專業(yè)課程包含三門課程：
4）“人工智能要素”（30-60小時，免費(fèi)）——赫爾辛基大學(xué)和MinnaLearn合作推出的課程，解釋了人工智能可以實(shí)現(xiàn)什么（和不可能實(shí)現(xiàn)什么）以及它如何影響我們的生活——無需復(fù)雜的數(shù)學(xué)或編程。
您是否知道其他有用的資源？如果有，請在評論區(qū)留言。
人們對人機(jī)交互設(shè)計技能的需求日益增長，但相關(guān)課程卻十分有限。幸運(yùn)的是，有眾多設(shè)計師和研究人員慷慨地分享他們的知識和專業(yè)技能。以下是我關(guān)注的一些：
如果我遺漏了任何人，請隨時在評論區(qū)分享他們的名字以及他們創(chuàng)建的任何有用資源。讓我們一起拓展知識，幫助彼此成長。
人工智能塑造著我們的思維、感受和行為方式。它驅(qū)動著決定我們未來的決策。我們有責(zé)任將其潛力轉(zhuǎn)化為人性化的科技。構(gòu)建一個基于我們多樣化價值觀和需求的人工智能需要深思熟慮的設(shè)計。
人工智能正日益融入各種數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)。用戶與人工智能的交互將成為決定這些產(chǎn)品成功與否的關(guān)鍵因素。然而，如果我們未能定義并采用新的交互模式和技術(shù)，而是依賴過時的啟發(fā)式方法和對人工智能有限的理解，就有可能阻礙創(chuàng)新。
通過將堅持與創(chuàng)造力相結(jié)合，設(shè)計師可以充分發(fā)揮人工智能的潛力，為更美好的未來鋪平道路。
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2025 年 6 月，法國設(shè)計師 Pierre Patrault 出品“lgm/”網(wǎng)頁設(shè)計項目。該作品以 Web UI/UX、品牌識別、落地頁面為設(shè)計主軸，旨在通過最簡結(jié)構(gòu)與視覺語言，打造清晰直觀的線上品牌窗口。
本項設(shè)計秉持“少即是多”的原則：簡潔的版式結(jié)構(gòu)、統(tǒng)一的視覺元素與留白設(shè)計，讓每一個視覺焦點(diǎn)都直指品牌核心；用戶在瀏覽中自然而然地獲得信息層級，引發(fā)情感共鳴。
項目由 Pierre Patrault 主導(dǎo)創(chuàng)意設(shè)計與用戶界面；Teddy Vermeulin 負(fù)責(zé)開發(fā)落地頁面，并與品牌與視頻代理 Advitam 合作完成整體傳播支持。三者協(xié)作默契，將創(chuàng)意、技術(shù)與品牌傳播融為一體。
“lgm/”的發(fā)布，不僅是一次視覺嘗試，更是一次品牌線上表達(dá)的新實(shí)踐：精準(zhǔn)、高效、富有引導(dǎo)性的設(shè)計語言，助力品牌與用戶間建立清晰、信任與溫度兼?zhèn)涞臄?shù)字連接。
創(chuàng)意理念
“基于簡潔現(xiàn)代的視覺語言，lgm/ 項目以極簡主義為核心，將品牌形象與用戶體驗無縫融合，致力于在首屏即傳達(dá)品牌精髓，賦予每一次交互以直觀引導(dǎo)。”
3. 設(shè)計與體驗亮點(diǎn)
結(jié)構(gòu)清晰：落地頁布局明晰、信息層級分明，讓用戶輕松抓住核心內(nèi)容。
極致簡約：利用充足留白、統(tǒng)一調(diào)性、統(tǒng)一視覺元素，降低視覺干擾，提升品牌溝通效率。
交互細(xì)節(jié)（若有）：如鼠標(biāo)懸停動畫、滾動觸發(fā)效果等，可寫出“精致微互動增強(qiáng)用戶參與感”。
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