手把手构建人工智能产品 产品经理的AI实操手册 高飞著 2020年版

手把手构建人工智能产品 产品经理的AI实操手册 作者： 高飞 著 出版时间： 2020 内容简介 随着人工智能技术在越来越多的行业中应用，诸多问题也随之而来，最主要的问题在于人工智能技术与行业的结合深度不足。在大多数情况下，人工智能技术只能解决表层的行业问题，对于深层的业务问题赋能不足。当前急需探索人工智能技术与行业结合的方法与模式。本书结合了笔者构建人工智能产品的实际经验，从人工智能产品流程、行业能力模型、人工智能技术等方面详细地叙述了人工智能产品的构建过程，特别突出了人工智能技术应用于行业的分析方法。本书也阐述了人工智能产品经理的工作流程、思维方式及成长路径。本书可作为现阶段想了解人工智能产品构建过程的人，或想成为人工智能产品经理的人的学习素材，也可作为各行各业人士了解人工智能产品构建过程的参考书。 目录 第1 章 人工智能时代的产品思考 / 1 1．1 人工智能产品 / 2 1．2 体系――人工智能产品框架 / 11 1．3 基础――数据的进化 / 15 1．4 方法――人工智能领域的研究方法 / 19 1．5 商业――人工智能时代的商业模式 / 25 参考文献 / 32 第2 章 无行业不智能 / 34 2．1 互联网的行业认知 / 36 2．1．1 互联网时代的下半场――产业互联网的兴起 / 36 2．1．2 如何才能懂行业 / 39 2．2 产业互联网的行业属性 / 45 2．2．1 产品需求的行业属性 / 45 2．2．2 产品逻辑的行业属性 / 47 2．3 行业与人工智能技术 / 52 2．3．1 人工智能与行业效率提高 / 53 2．3．2 人工智能与产业创新 / 54 参考文献 / 55 第3 章 人工智能产品的构建 / 56 3．1 逻辑梳理 / 59 3．1．1 人工智能产品逻辑体系 / 59 3．1．2 人工智能产品设计原则与方法 / 60 3．2 需求转化 / 65 3．2．1 需求与数据 / 65 3．2．2 需求的产品转化 / 66 3．3 数据准备 / 68 3．3．1 数据获取 / 68 3．3．2 数据治理 / 70 3．3．3 数据标注 / 84 3．4 模型建立 / 85 3．4．1 知识建模 / 86 3．4．2 非知识建模 / 89 3．4．3 特征工程 / 89 3．4．4 算法的选择 / 95 3．4．5 模型的开发 / 96 3．5 模型评估 / 98 3．5．1 模型的业务评估 / 98 3．5．2 模型的量化评估 / 98 3．6 沟通――构建人工智能产品的软技能 / 106 3．6．1 沟通分析 / 107 3．6．2 沟通控制 / 120 参考文献 / 122 第4 章 产品中的人工智能算法 / 126 4．1 算法概述 / 127 4．2 基于线性模型构建用户画像 / 130 4．2．1 线性回归 / 131 4．2．2 逻辑斯蒂回归 / 135 4．2．3 聚类算法 / 139 4．3 图像的处理原理 / 141 4．3．1 神经网络简介 / 141 4．3．2 神经网络算法概述 / 143 4．3．3 BP 神经网络 / 147 4．3．4 卷积神经网络 / 154 4．3．5 基于深度学习的目标检测 / 160 4．3．6 胶囊网络简介 / 162 4．4 自然语言处理与文本挖掘 / 163 4．4．1 自然语言处理流程 / 164 4．4．2 语料特征提取方法 / 169 4．4．3 循环神经网络 / 175 4．5 阿尔法狗系统的原理 / 177 4．5．1 博弈论基础 / 177 4．5．2 极小化极大算法 / 179 4．5．3 蒙特卡罗树搜索 / 182 4．5．4 强化学习 / 185 4．5．5 阿尔法狗系统 / 190 4．6 机器的逻辑推断 / 192 4．6．1 贝叶斯理论 / 192 4．6．2 马尔可夫网络 / 202 4．6．3 马尔可夫逻辑网络 / 205 参考文献 / 208 第5 章 产品经理的进化 / 211 5．1 产品经理的思考 / 212 5．1．1 产品经理的成长路径 / 212 5．1．2 中年产品经理的危机与未来 / 216 5．2 人工智能产品经理 / 223 5．2．1 人工智能产品经理的基本技能 / 223 5．2．2 人工智能产品经理的工作流程 / 232 5．3 如何成为人工智能产品经理 / 234 5．3．1 产品能力 / 234 5．3．2 技术能力 / 236 5．3．3 行业能力 / 241 参考文献 / 241