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AI時代的產品管理者(谷歌Meta的AI產品實戰框架)/智業未來式系列叢書

  • 作者：(美)瑪麗莉·尼卡//迭戈·格拉納多斯|責編:劉淑敏|譯者:李聃//李昀//徐詩帆//許超//王震寰等
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121535574
  • 出版日期：2026/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：273
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    AI浪潮下，產品經理最深的焦慮是什麼？技術聽不懂、業務推不動、自己跟不上。
    本書給你一套經過谷歌、Meta驗證的實戰框架，清晰定義了AI時代產品經理的三大進化方向：定義人機迴環的體驗專家、構建智能系統的架構師、驅動全域增效的AI賦能者。從機會識別、ROI驗證到規模落地，內含即學即用的工具箱與行動清單，助你從「焦慮旁觀」到「主導變革」，成為AI時代最稀缺的那類產品管理者。
作者介紹
(美)瑪麗莉·尼卡//迭戈·格拉納多斯|責編:劉淑敏|譯者:李聃//李昀//徐詩帆//許超//王震寰等
目錄
第1部分 人工智慧/機器學習基礎概念
  第1章 人工智慧與機器學習：每位產品管理者必須了解的知識
    人工智慧與機器學習
    本章總結與核心要點
  第2章 機器學習模型如何工作：原理淺析
    學習過程：訓練、驗證與測試
    模型如何學習：以k近鄰演算法為例
    評估模型性能
    過擬合與欠擬合：為真實世界性能尋求平衡
    人機迴環：融合AI能力與人類智慧
    本章總結與核心要點
  第3章 全景視野：人工智慧、機器學習與你
    理解人工智慧、機器學習與產品目標之間的關係
    機器學習的類型：理解學習的多樣化形式
    神經網路與深度學習導論：複雜模式識別的引擎
    深度學習中的挑戰
    本章總結與核心要點
  第4章 人工智慧的生命周期
    問題定義和業務場景理解：「原因/為什麼」
    數據收集與探索：了解你的「原材料」
    數據預處理：準備「原材料」
    特徵工程：打造成功的輸入
    模型選擇與訓練：選擇合適的演算法
    模型評估與調優：確保模型質量
    模型部署與監控：讓人工智慧落地並保持其健康運行
    再訓練與維護：讓模型保持與時俱進
    本章總結與核心要點
第2部分 AI產品管理者的專業領域
  第5章 AI體驗產品管理者：塑造用戶與AI的交互體驗
    核心職責：塑造AI用戶體驗
    日常工作
    所需技能與知識：AI體驗產品管理者工具包
    示例：AI體驗產品管理者的一天
    挑戰與複雜性
    AI體驗產品管理者與其他角色的交互方式
    本章總結與核心要點
  第6章 AI構建產品管理者：構建智能系統的基礎架構
    核心職責：構建與管理AI基礎架構
    日常工作
    所需技能與知識：AI構建產品管理者的技術與戰略工具包
    示例：AI構建產品管理者的一天
    挑戰與複雜性
    AI構建產品管理者與其他角色的交互方式
    本章總結與核心要點
  第7章 AI賦能產品管理者：用AI為產品管理提升效率
    核心職責：通過AI增強產品管理者工作流與決策能力
    日常工作
    所需技能與知識：AI賦能產品管理者工具包
    示例：AI賦能產品管理者的一天
    挑戰與複雜性

    AI賦能產品管理者與其他角色的交互方式
    技能對比：AI體驗產品管理者、AI構建產品管理者與AI賦能產品管理者
    本章總結與核心要點
第3部分 人工智慧/機器學習知識與產品管理技能的結合點
  第8章 識別和評估人工智慧機會
    挖掘潛在用戶場景——在你的產品中尋找AI「金礦」
    人工智慧/機器學習能力匹配：將問題與解決方案連接起來
    在用戶旅程中發現AI機會
    通過人工智慧/機器學習提升功能——改造現有功能
    前瞻性產品管理——利用AI預測用戶的需要
    負責任的AI基礎——倫理與可行性考量
    面向人工智慧/機器學慣用例的實用構思技巧——AI第一性的產品管理者思維方式
    本章總結與核心要點
  第9章 AI項目的投資回報率計算：衡量影響與證明價值
    從模型性能到業務影響：產品管理者的AI指標指南
    端到端示例——預測訂閱服務中的用戶流失
    AI和機器學習項目的A/B測試：驗證影響並優化性能
    本章總結與核心要點
  第10章 構建與部署AI解決方案：從實驗室到現實產品
    機器學習運維：實現可靠與可擴展AI的關鍵
    機器學習運維關鍵組件——AI生產流水線
    CI/CD、IaC與協作：機器學習運維的三大基石
    機器學習運維關鍵術語表
    機器學習運維端到端示例：訂閱服務中的流失預測（產品管理者視角）
    本章總結與核心要點
  第11章 負責任的AI與倫理考量：秉持誠信構建AI
    理解AI偏見與公平性：負責任AI的基礎
    受保護群體與AI公平性——為包容性而設計
    AI倫理與法律合規——從原則到實踐
    本章總結與核心要點
第12章 結束語：開創你的AI產品管理者之路
  擁抱終身學習：保持好奇與迭代
  培養以用戶為中心的AI思維
  深化跨職能協作技能
  建立獨特的AI作品集（用實際作品證明自己）
  制定個人AI職業願景
  將韌性與適應性置於核心
  最後的思考

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