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人工智慧產品經理(從零開始玩轉AI產品)

  • 作者：賈亦赫|責編:林瑞和
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121374012
  • 出版日期：2020/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：225
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    當今社會，智能音箱、智能機器人、智能可穿戴設備等人工智慧產品已經開始逐漸普及，而人工智慧產品經理卻非常短缺。本書將通俗易懂的語言與專業知識相結合，從中國人工智慧市場現狀入手，詳細地為讀者闡釋了人工智慧產品的相關知識，以及人工智慧產品經理是如何開展工作的，並通過實際案例展現了如何從無到有構建人工智慧產品的過程。
    本書適合想從互聯網產品經理轉型成為人工智慧產品經理的讀者，想了解人工智慧的商業用途和價值的讀者，想簡單快速入門人工智慧項目實踐的讀者，對人工智慧產品感興趣的普通讀者，以及人工智慧領域的工程師或專家閱讀。
作者介紹
賈亦赫|責編:林瑞和
    賈亦赫，北京航空航天大學碩士、微軟AI課程認證導師、人人都是產品經理社區專欄作家，現任開普雲產品部副總經理、大數據云服務業務部總監。擁有12年互聯網產品管理經驗，對「互聯網+政務」、電子商務等領域的大數據及人工智慧應用有深度研究。
目錄
第1章  人工智慧概述
  1.1  什麼是人工智慧
  1.2  人工智慧的學科基礎
  1.3  人工智慧的分類
  1.4  人工智慧的研究領域
  1.5  人工智慧的商業模式
  1.6  人工智慧的盈利模式
  1.7  本章小結
第2章  人工智慧產品
  2.1  人工智慧產品的發展階段
  2.2  人工智慧產品的發展史
  2.3  人工智慧產品的認知誤區
  2.4  人工智慧產品和互聯網產品的區別
    2.4.1  互聯網時代的產品特性
    2.4.2  人工智慧時代的產品特性
  2.5  典型人工智慧產品
    2.5.1  可穿戴設備
    2.5.2  智能家居
    2.5.3  智能醫療產品
    2.5.4  應用於工業製造領域的產品
  2.6  本章小結
第3章  人工智慧產品經理
  3.1  人工智慧時代產品經理面臨的挑戰
  3.2  產品經理的進階與學習之路
  3.3  產品分析模型
  3.4  本章小結
第4章  人工智慧技術體系
  4.1  機器學習
    4.1.1  傳統軟體和機器學習的邏輯差異
    4.1.2  機器學習的學習模式
    4.1.3  監督學習
    4.1.4  無監督學習
    4.1.5  半監督學習
    4.1.6  強化學習
  4.2  機器學習——回歸
  4.3  機器學習——分類
  4.4  機器學習——聚類
  4.5  深度學習
    4.5.1  深度學習的神經學基礎
    4.5.2  人工神經網路的特點
    4.5.3  典型的人工神經網路
  4.6  機器學習框架
    4.6.1  TensorFlow
    4.6.2  Caffe
    4.6.3  PyTorch
    4.6.4  CNTK
  4.7  企業開放平台
    4.7.1  百度AI 開放平台
    4.7.2  阿里雲PAI平台
  4.8  人工智慧開發語言

    4.8.1  Python
    4.8.2  R語言
    4.8.3  MATLAB
  4.9  本章小結
第5章  人工智慧產品構建
  5.1  人工智慧產品概述
  5.2  效益分析
  5.3  市場分析
    5.3.1  客群分析
    5.3.2  競爭對手分析
  5.4  價值主張分析
    5.4.1  解放勞動者
    5.4.2  優化生產工具
    5.4.3  價值陷阱
  5.5  技術分析
    5.5.1  人工智慧產品分類
    5.5.2  傳統演算法和人工神經網路的選擇
    5.5.3  神經網路設計
    5.5.4  產品技術實現
  5.6  人工智慧產品的實踐過程
    5.6.1  數據標注
    5.6.2  模型訓練及調優
    5.6.3  模型驗證
    5.6.4  產品評估
  5.7  本章小結
第6章  人工智慧產品實戰
  6.1  商品推薦系統實戰
    6.1.1  推薦系統基本原理
    6.1.2  實戰操作
    6.1.3  模型評估分析
  6.2  圖像識別實戰
    6.2.1  指標體系設計
    6.2.2  基於TensorFlow 實現
    6.2.3  基於開放平台實現
    6.2.4  模型評估分析
  6.3  霧霾預測實戰
    6.3.1  實戰操作
    6.3.2  模型評估分析
  6.4  新聞分類實戰
  6.5  圖像風格轉換
  6.6  常見數據集
  6.7  本章小結
後記
致謝
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