人工智能（AI）产品经理需要掌握的技术包括但不限于以下几个方面：
1. 机器学习与深度学习：了解基本的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。熟悉深度学习的基本概念，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。掌握常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
2. 自然语言处理（NLP）：了解NLP的基本概念，如文本预处理、词性标注、命名实体识别、情感分析等。掌握常用的NLP工具和技术，如SpaCy、NLTK、BERT等。
3. 计算机视觉：了解计算机视觉的基本概念，如图像分类、目标检测、语义分割等。掌握常用的计算机视觉框架，如OpenCV、TensorFlow Lite等。
4. 数据挖掘与分析：了解数据挖掘的基本方法，如关联规则挖掘、聚类分析、主成分分析等。掌握常用的数据分析工具和技术，如Python的Pandas、NumPy、Matplotlib等。
5. 软件工程：了解软件开发的基本流程和最佳实践，如需求分析、设计、编码、测试、部署等。掌握常用的开发工具和技术，如Git、Docker、Kubernetes等。
6. 项目管理：了解项目管理的基本概念和方法，如敏捷开发、Scrum、Kanban等。掌握常用的项目管理工具和技术，如Jira、Trello、Asana等。
7. 用户体验设计（UX Design）：了解用户体验设计的基本原则和方法，如用户研究、原型设计、交互设计等。掌握常用的UX设计工具和技术，如Sketch、Adobe XD、Figma等。
8. 商业智能（BI）：了解商业智能的基本概念和方法，如数据仓库、ETL、报表生成等。掌握常用的BI工具和技术，如Tableau、Power BI等。
9. 云计算与大数据：了解云计算的基本概念和方法，如云服务、容器技术、微服务等。掌握常用的云计算平台和技术，如AWS、Azure、GCP等。
10. 编程语言：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C++等。了解不同编程语言的特点和应用场景，以便更好地进行项目开发和团队协作。
总之，人工智能产品经理需要具备广泛的技术知识，包括机器学习、NLP、计算机视觉、数据挖掘与分析、软件工程、项目管理、用户体验设计、商业智能和云计算等方面的知识。通过不断学习和实践，积累经验，提高自己的技术水平，才能更好地胜任人工智能产品经理的职责。
