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人工智能產品經理技能圖譜:AI技術與能力升級(簡體書)
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人工智能產品經理技能圖譜:AI技術與能力升級(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次

商品簡介

《人工智能產品經理技能圖譜》首先對人工智能產品經理做了分類,並對每類人工智能產品經理的工作流程進行了介紹,然後從相關技術、數學、算法、軟件設計、硬件設計等方面對人工智能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,對各類人工智能產品設計方法論和人工智能技術指標進行了詳細說明,方便讀者快速掌握人工智能的發展現狀及相關產品的設計方法。
《人工智能產品經理技能圖譜》適合希望或剛剛走上人工智能產品經理崗位的讀者閱讀,也適合人工智能相關專業的高年級本科生或研究生以及教師參考。

作者簡介

張俊林
人人都是產品經理 專欄作者
三節課AI產品課程 特約講師
AI產品經理總舵 創建者

王斌
AI產品經理總舵 創建者

名人/編輯推薦

不論你即將上崗的新人
還是要從產品經理轉崗到AI產品經理的老兵
《人工智能產品經理技能圖譜》不可不讀!
因為
●不只是“產品經理遇上AI”——三步走,踏上AI產品經理崗位
●導圖鋪路——知識分布+崗位分布+產品分布+產品設計方法論+軟/硬件AI產品經理實操錦囊
●“三不”原則——不教你算法,只告訴你它們的用處;不羅列公式,只講給你它們的意義;不堆砌術語,而是用日常對話風格的文字,從現階段整體AI產品行業的現狀出發,為你展示並搭建起完整的AI行業、技術、產品的知識架構。幫助希望走上AI產品經理崗位的讀者快讀進入角色。

前 言

本書附送的技能圖譜裡描繪了一部人工智能(Artificial Intelligence,AI)波瀾壯闊的發展史以及各類AI 新技術的應用案例,相信在可期的未來,AI 技術將更大地將推動商業發展,提升人們在信息化時代的生活質量。在AI 技術從發展、落地,直至走進日常生活的進程中,AI 產品經理則是連接技術與產品、科技與生活的橋梁,在某種程度上扮演著智能時代領路人的角色。
在筆者看來,AI 產品經理的工作並不神秘,它可以理解為傳統產品經理工作的升級版,對創新性的要求更高。但不論是AI 產品經理還是傳統產品經理,核心都是做產品,都是要搞清楚目標用戶是誰,為目標用戶提供什麼價值,產品是否有更高的性能、更低的價格、更小的風險,搞清楚關鍵業務是什麼,核心資源是什麼,以及和上下遊周邊的合作伙伴的關係,從而找到收入來源是什麼,並優化成本結構,全面思考,確定方案並執行下去。
什麼樣的產品經理會更有前途?一定是處於順應歷史進程的行業的產品經理,不管是新零售還是AI,有潛力的行業才能有更廣闊的空間。這只是外部的條件,對內則要深入到行業 中去,用行業知識打造自己的壁壘。所以作為新時代的AI產品經理,下面這些理念就顯得更為重要:
● 懂行業的、懂領域基礎技術的產品經理才能發揮粘合劑的作用,才能高效地轉化技術。
● 敏銳的察覺力是一個產品經理必備的能力,從而精準地發現需求,轉化需求並以最合適的工具或者服務滿足需求。
● 每個產品都有自身的局限性,不要試圖無限拓展產品邊界,邊界清晰的產品才是好產品。
● 需求—用研—MVP—反饋調整—迭代—成長,精益產品設計流程就是這樣。有反饋的產品才能更適應市場,以第一手信息來輔助決策,決策都有有效期,不要隨時更改,但要定期調整,有計劃有安排,循序漸進。
● 執行力是一個人、一個團隊的核心競爭力,必須通過鍛煉來形成,沒有執行力會幹擾判斷,沒有執行力會降低士氣,沒有執行力會增加成本,長時間沒有執行力會讓團隊很難再有執行力!
● 數據處理能力和數據理解能力是評價一個AI產品經理是否合格的重要標準。比如,移動均值預測可以幫助我們做好KPI的制定;加權平均可以使預測結果更加準確;決策樹挖掘模型能更好地挖掘數據之間的關係。
盡管創新力是AI產品經理的必備能力,但創新不易,需要懂得不斷嘗試,更需要懂得接受失敗,特別是在現階段,做AI產品失敗的概率普遍會大於成功的概率,不斷接受反饋、不斷糾錯是必需的過程,付出的糾錯成本也是必要的,要做長期價值主義者,不做短期機會主義者。
本書不涉及深奧的算法講解,不羅列復雜的公式推導,不堆砌拗口的行業術語,而是用日常對話風格的文字,從現階段整體AI產品行業的現狀出發,將也許尚不算非常“智能”但在不斷進步的“智能產品”介紹給讀者,為讀者展示並搭建起完整的AI行業、技術、產品的知識架構,幫助希望走上AI產品經理崗位的讀者快速進入角色。
自學能力是一名職業人士的核心能力,保持這個能力,需要不斷訓練、使用、反饋,這也是本書編 寫時想要體現的思想基調。要想成為一名優秀的AI產品經理,僅靠本書的知識深度一定是不夠的,但是當身為讀者的你逐漸進步,決定去深耕某一個產品領域時,相信通過本書附送的技能圖譜,去有意識地在相應的層面加強學習,也定會有所裨益。
筆者自知能力有限,本書的許多觀點更多地是總結了自己身為AI產品經理這些年的經驗教訓和拙見,不足之處還請諒解。

張俊林

目次

前言

第1章 AI產品經理—不是簡單的“當產品經理遇上AI” 001
1.1 三大浪潮看AI技術發展 002
1.2 AI產品和AI產品經理 003
1.3 成為AI產品經理三步走 011
1.3.1 第一步:找到自己的糖山 011
1.3.2 第二步:找到自己的比較優勢 016
1.3.3 第三步:打造閉環系統,提高自己的能力 020

第2章 不留短板—不懂AI技術做不好AI產品經理 025
2.1 如何“說”—自然語言處理 026
2.1.1 什麼是自然語言處理 026
2.1.2 自然語言處理包括哪些 026
2.1.3 自然語言處理能做什麼 029
2.1.4 熟悉自然語言處理需要哪些知識儲備 031
2.1.5 自然語言處理可以幫助產品經理做什麼 032
2.2 如何“看”—計算機視覺 033
2.2.1 什麼是計算機視覺 033
2.2.2 計算機視覺原理是什麼 034
2.2.3 計算機視覺能做什麼 037
2.2.4 熟悉圖像識別需要哪些知識儲備 039
2.3 如何“記憶”—知識圖譜 041
2.3.1 什麼是知識圖譜 041
2.3.2 知識圖譜的表示與存儲 043
2.3.3 知識圖譜構建過程 045
2.3.4 理解知識圖譜對AI產品經理的意義 048
2.3.5 知識圖譜的設計 049
2.4 如何“理解”—機器學習 053
2.4.1 什麼是機器學習 053
2.4.2 機器學習的應用 056
2.4.3 機器學習相關業務的構建流程 059
2.4.4 理解機器學習對產品經理意義 063
2.5 如何“聽”—語音識別 064
2.5.1 什麼是語音識別 064
2.5.2 語音識別原理及流程 064
2.5.3 熟悉語音識別需要哪些知識儲備 066
2.5.4 語音識別能做什麼 068

第3章 一鍵打包—AI產品經理通識儲備 071
3.1 萬物皆數 072
3.1.1 概率論通識:4個概念3個問題 072
3.1.2 線性代數通識 076
3.1.3 微積分通識 079
3.2 熱度排名—牛頓冷卻定律 081
3.2.1 什麼是牛頓冷卻定律 081
3.2.2 牛頓冷卻定律在AI場景中的應用 082
3.3 有限的因子預測結果—費米推論 082
3.4 通過現象推斷規律—貝葉斯定理 084
3.4.1 什麼是貝葉斯定理 085
3.4.2 貝葉斯定理舉例說明 085
3.4.3 貝葉斯定理AI應用說明 086
3.5 事務的判斷與推薦—餘弦相似度 087
3.5.1 什麼是餘弦相似度 087
3.5.2 餘弦相似度應用說明 089
3.5.3 使用餘弦相似度注意事項 090
3.6 在挑選與下手之間做決定—最優停止理論 091
3.6.1 什麼是最優停止 091
3.6.2 如何應用最優停止 093
3.6.3 對AI產品經理的借鑒意義 093
3.7 學會舉一反三—遷移學習 094
3.7.1 什麼是遷移學習 094
3.7.2 如何進行遷移學習 095
3.7.3 對AI產品經理的啟發 096

第4章 AI產品設計方法論 099
4.1 摒棄直覺,打造自己的AI產品MVP 100
4.1.1 如何設計AI產品MVP 101
4.1.2 打造AI產品MVP的三大方法 102
4.2 算法—未來世界的真規則 103
4.2.1 通用算法有哪些 104
4.2.2 如何選擇算法 111
4.3 數據標注—人工智能的催化劑 111
4.3.1 數據標注模型 111
4.3.2 數據標注類型 113
4.3.3 標注流程 117
4.4 專業領域的高效停用詞庫 118
4.4.1 什麼是停用詞 118
4.4.2 為什麼要建停用詞庫 119
4.4.3 如何搭建專業停用詞庫 119
4.5 先知—智能搜索聯想 121
4.5.1 需求分析 122
4.5.2 解決方案 123
4.6 對話的藝術 125
4.6.1 刪繁就簡三秋樹 126
4.6.2 知我心者知我求 126
4.6.3 老嫗能解 127
4.6.4 一言一語總關情 127
4.6.5 欲說莫休 128
4.7 AI產品經理的“極致理論”和“數據信仰” 129

第5章 博聞強識有儲備—軟件AI產品經理錦囊 131
5.1 AI產品的中樞神經—AI數據中臺 132
5.1.1 什麼是AI數據中臺 132
5.1.2 AI 數據中臺整體架構 132
5.1.3 AI 數據中臺解決的問題 133
5.1.4 AI數據中臺團隊 134
5.1.5 AI數據中臺中的產品經理定位 135
5.2 金融變革者—智能保顧 136
5.2.1 什麼是智能保顧 136
5.2.2 智能保顧現處於什麼階段 136
5.2.3 智能保顧的發展方向 138
5.3 讓垂直領域對話型機器人更好地和你交流 139
5.3.1 問題的語義理解 139
5.3.2 知識庫構建 141
5.4 信息革命第一槍—智能推薦系統 142
5.4.1 什麼是推薦系統 142
5.4.2 推薦引擎的分類 143
5.4.3 推薦系統中常用的算法 144
5.4.4 如何評價一個推薦系統 146
5.4.5 推薦系統的冷啟動 150
5.5 又一個身份ID—聲紋識別 151
5.5.1 什麼是聲紋識別 151
5.5.2 聲紋識別的原理 152
5.5.3 聲紋識別關鍵技術 153
5.5.4 聲紋識別的應用 154

第6章 合縱連橫聯萬物—硬件AI產品經理錦囊 157
6.1 AI的神經觸手—傳感器 158
6.1.1 傳感器的類型 158
6.1.2 智能手機傳感器 160
6.1.3 無人機傳感器 162
6.1.4 智能家居系統中的傳感器 163
6.1.5 工業機器人傳感器 164
6.2 萬物向善—人機交互設計 165
6.2.1 人機交互的發展 165
6.2.2 人機交互作用 166
6.2.3 交互設計的原則和注意事項 168
6.3 指令傳輸—物聯網通信 169
6.3.1 什麼是物聯網通信 170
6.3.2 物聯網通信有哪些通信技術 170
6.3.3 物聯網通信有哪些協議 173
6.3.4 物聯網通信技術選型考量因素 175
6.4 王冠上的寶石—AI芯片 178
6.4.1 什麼是AI芯片 178
6.4.2 AI芯片的分類 180
6.4.3 AI芯片的研發方向 180
6.5 從零開始做智能硬件 181
6.5.1 需求階段 181
6.5.2 立項階段 182
6.5.3 開發階段 184
6.5.4 測試階段 187
6.5.5 MP階段 187
6.5.6 總結 188

第7章 他山之石—典型AI產品剖析 189
7.1 智能家居 190
7.1.1 智能電視機 190
7.1.2 智能空調器 192
7.1.3 智能洗衣機 193
7.1.4 智能家具 193
7.1.5 智能家居操作系統 195
7.2 無人駕駛 197
7.2.1 什麼是真正的無人駕駛 197
7.2.2 無人駕駛首先普及的應用場景 198
7.2.3 無人駕駛系統的基本架構 199
7.2.4 無人駕駛的傳感裝置 200
7.2.5 計算機視覺的應用 201
7.3 智能音箱 203
7.3.1 智能音箱功能介紹 203
7.3.2 智能音箱交互設計 205
7.3.3 語音交互異常情況的解決方案 207
7.3.4 語音交互的幾點原則 207
7.3.5 國內語音技術提供商 208
7.4 智能安防 212
7.4.1 AI技術在安防領域應用 212
7.4.2 智能安防主要涉及的算法及技術 213
7.4.3 智能安防對產品經理的要求 214
7.5 智能客服 216
7.5.1 客服系統的發展歷程 217
7.5.2 智能客服系統搭建 217
7.5.3 設計智能客服系統時會遇到的問題 222

第8章 職業進階—當AI產品經理遇上未來 227

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