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人工智慧產品經理技能圖譜(AI技術與能力升級)

  • 作者：編者:張俊林//王斌|責編:呂瀟
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111679196
  • 出版日期：2021/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：234
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書首先對人工智慧產品經理做了分類，並對每類人工智慧產品經理的工作流程進行了介紹，然後從相關技術、數學、演算法、軟體設計、硬體設計等方面對人工智慧產品經理需掌握和了解的相關知識做了詳細介紹。本書以豐富的實際案例貫穿始終，對各類人工智慧產品設計方法論和人工智慧技術指標進行了詳細說明，方便讀者快速掌握人工智慧的發展現狀及相關產品的設計方法。
    本書適合希望或剛剛走上人工智慧產品經理崗位的讀者閱讀，也適合人工智慧相關專業的高年級本科生或研究生以及教師參考。
作者介紹
編者:張俊林//王斌|責編:呂瀟
目錄
前言
第1章  AI產品經理——不是簡單的「當產品經理遇上AI」
  1.1  三大浪潮看AI技術發展
  1.2  AI產品和AI產品經理
  1.3  成為AI產品經理三步走
    1.3.1  第一步：找到自己的糖山
    1.3.2  第二步：找到自己的比較優勢
    1.3.3  第三步：打造閉環系統，提高自己的能力
第2章  不留短板——不懂AI技術做不好AI產品經理
  2.1  如何「說」——自然語言處理
    2.1.1  什麼是自然語言處理
    2.1.2  自然語言處理包括哪些
    2.1.3  自然語言處理能做什麼
    2.1.4  熟悉自然語言處理需要哪些知識儲備
    2.1.5  自然語言處理可以幫助產品經理做什麼
  2.2  如何「看」——電腦視覺
    2.2.1  什麼是電腦視覺
    2.2.2  電腦視覺原理是什麼
    2.2.3  電腦視覺能做什麼
    2.2.4  熟悉圖像識別需要哪些知識儲備
  2.3  如何「記憶」——知識圖譜
    2.3.1  什麼是知識圖譜
    2.3.2  知識圖譜的表示與存儲
    2.3.3  知識圖譜構建過程
    2.3.4  理解知識圖譜對AI產品經理的意義
    2.3.5  知識圖譜的設計
  2.4  如何「理解」——機器學習
    2.4.1  什麼是機器學習
    2.4.2  機器學習的應用
    2.4.3  機器學習相關業務的構建流程
    2.4.4  理解機器學習對產品經理意義
  2.5  如何「聽」——語音識別
    2.5.1  什麼是語音識別
    2.5.2  語音識別原理及流程
    2.5.3  熟悉語音識別需要哪些知識儲備
    2.5.4  語音識別能做什麼
第3章  一鍵打包——AI產品經理通識儲備
  3.1  萬物皆數
    3.1.1  概率論通識：4個概念3個問題
    3.1.2  線性代數通識
    3.1.3  微積分通識
  3.2  熱度排名——牛頓冷卻定律
    3.2.1  什麼是牛頓冷卻定律
    3.2.2  牛頓冷卻定律在AI場景中的應用
  3.3  有限的因子預測結果——費米推論
  3.4  通過現象推斷規律——貝葉斯定理
    3.4.1  什麼是貝葉斯定理
    3.4.2  貝葉斯定理舉例說明
    3.4.3  貝葉斯定理AI應用說明
  3.5  事務的判斷與推薦——餘弦相似度

    3.5.1  什麼是餘弦相似度
    3.5.2  餘弦相似度應用說明
    3.5.3  使用餘弦相似度注意事項
  3.6  在挑選與下手之間做決定——最優停止理論
    3.6.1  什麼是最優停止
    3.6.2  如何應用最優停止
    3.6.3  對AI產品經理的借鑒意義
  3.7  學會舉一反三——遷移學習
    3.7.1  什麼是遷移學習
    3.7.2  如何進行遷移學習
    3.7.3  對AI產品經理的啟發
第4章  AI產品設計方法論
  4.1  摒棄直覺，打造自己的AI產品MVP
    4.1.1  如何設計AI產品MVP
    4.1.2  打造AI產品MVP的三大方法
  4.2  演算法——未來世界的真規則
    4.2.1  通用演算法有哪些
    4.2.2  如何選擇演算法
  4.3  數據標注——人工智慧的催化劑
    4.3.1  數據標注模型
    4.3.2  數據標注類型
    4.3.3  標注流程
  4.4  專業領域的高效停用詞庫
    4.4.1  什麼是停用詞
    4.4.2  為什麼要建停用詞庫
    4.4.3  如何搭建專業停用詞庫
  4.5  先知——智能搜索聯想
    4.5.1  需求分析
    4.5.2  解決方案
  4.6  對話的藝術
    4.6.1  刪繁就簡三秋樹
    4.6.2  知我心者知我求
    4.6.3  老嫗能解
    4.6.4  一言一語總關情
    4.6.5  欲說莫休
  4.7  AI產品經理的「極致理論」和「數據信仰」
第5章  博聞強識有儲備——軟體AI產品經理錦囊
  5.1  AI產品的中樞神經——AI數據中台
    5.1.1  什麼是AI數據中台
    5.1.2  AI 數據中台整體架構
    5.1.3  AI 數據中台解決的問題
    5.1.4  AI數據中台團隊
    5.1.5  AI數據中台中的產品經理定位
  5.2  金融變革者——智能保顧
    5.2.1  什麼是智能保顧
    5.2.2  智能保顧現處於什麼階段
    5.2.3  智能保顧的發展方向
  5.3  讓垂直領域對話型機器人更好地和你交流
    5.3.1  問題的語義理解
    5.3.2  知識庫構建

  5.4  資訊革命第一槍——智能推薦系統
    5.4.1  什麼是推薦系統
    5.4.2  推薦引擎的分類
    5.4.3  推薦系統中常用的演算法
    5.4.4  如何評價一個推薦系統
    5.4.5  推薦系統的冷啟動
  5.5  又一個身份ID——聲紋識別
    5.5.1  什麼是聲紋識別
    5.5.2  聲紋識別的原理
    5.5.3  聲紋識別關鍵技術
    5.5.4  聲紋識別的應用
第6章  合縱連橫聯萬物——硬體AI產品經理錦囊
  6.1  AI的神經觸手——感測器
    6.1.1  感測器的類型
    6.1.2  智能手機感測器
    6.1.3  無人機感測器
    6.1.4  智能家居系統中的感測器
    6.1.5  工業機器人感測器
  6.2  萬物向善——人機交互設計
    6.2.1  人機交互的發展
    6.2.2  人機交互作用
    6.2.3  交互設計的原則和注意事項
  6.3  指令傳輸——物聯網通信
    6.3.1  什麼是物聯網通信
    6.3.2  物聯網通信有哪些通信技術
    6.3.3  物聯網通信有哪些協議
    6.3.4  物聯網通信技術選型考量因素
  6.4  王冠上的寶石——AI晶元
    6.4.1  什麼是AI晶元
    6.4.2  AI晶元的分類
    6.4.3  AI晶元的研發方向
  6.5  從零開始做智能硬體
    6.5.1  需求階段
    6.5.2  立項階段
    6.5.3  開發階段
    6.5.4  測試階段
    6.5.5  MP階段
    6.5.6  總結
第7章  他山之石——典型AI產品剖析
  7.1  智能家居
    7.1.1  智能電視機
    7.1.2  智能空調器
    7.1.3  智能洗衣機
    7.1.4  智能傢具
    7.1.5  智能家居操作系統
  7.2  無人駕駛
    7.2.1  什麼是真正的無人駕駛
    7.2.2  無人駕駛首先普及的應用場景
    7.2.3  無人駕駛系統的基本架構
    7.2.4  無人駕駛的感測裝置

    7.2.5  電腦視覺的應用
  7.3  智能音箱
    7.3.1  智能音箱功能介紹
    7.3.2  智能音箱交互設計
    7.3.3  語音交互異常情況的解決方案
    7.3.4  語音交互的幾點原則
    7.3.5  國內語音技術提供商
  7.4  智能安防
    7.4.1  AI技術在安防領域應用
    7.4.2  智能安防主要涉及的演算法及技術
    7.4.3  智能安防對產品經理的要求
  7.5  智能客服
    7.5.1  客服系統的發展歷程
    7.5.2  智能客服系統搭建
    7.5.3  設計智能客服系統時會遇到的問題
第8章  職業進階——當AI產品經理遇上未來

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