【极客时间】人人都用得上的 AI 量化思维课

这门课在教什么

这是一门给非技术背景职场人讲的 AI 量化思维课。它不带你写 Python，也不教你搭模型，而是把「用数据说话、把模糊判断变成可计算的假设」这件事拆开讲：怎么定义问题、怎么找指标、怎么验证一个猜想是不是靠谱。

核心解决的问题是：你每天面对一堆「感觉」「经验」「差不多」，但决策时又需要说清楚依据。这门课帮你建立一套可复用的思考框架——先问「这件事能不能被度量」，再问「度量哪个维度最影响结果」，最后用最小成本跑一次验证。

适合什么人学

• 工作里经常要写方案、做汇报、推项目，但总被问「依据是什么」的职场人。
• 想从「凭感觉做事」过渡到「用证据支撑」的转行者。
• 对 AI 感兴趣、但不想从代码入门，只想先懂「AI 能用来干什么」的非技术岗。

零基础可学，前提是愿意跟着练。如果你习惯「听个大概就过去」，这门课会让你有点难受——因为它逼你把手里的日常问题真正量化一遍。

建议怎么学

不要一口气刷完。先把书里提到的「量化四步法」记熟：定义变量、选代理指标、收集数据、验证假设。然后挑一件你自己正在做的事（比如简历优化、客户跟进、内容排期），按这个流程走一遍。

资料包里的示意图和案例截图，是用来对照理解的，不是用来收藏的。建议边看边打开一个空白表格，把自己手上的问题填进去。学完能独立做到的事情是：把一句模糊的判断（如「这个渠道效果好」）变成一个可检验的命题（如「该渠道近 30 天获客成本低于均值 15%」），并且知道下一步该补什么数据。