AI賦能:AI重新定義產品經理

AI賦能:AI重新定義產品經理

剖析AI技術的發展歷程和發展前景,講述學習AI技術的資料、路徑,提出AI時代挖掘需求的方法,總結打磨AI產品的觀點、思路,助力產品經理轉型和升級成為AI產品經理。

基本介紹

  • 中文名:AI賦能:AI重新定義產品經理
  • 作者:連詩路
  • 類別:產品經理
  • 出版社:電子工業出版社
  • 出版時間:2019年3月
  • 頁數:364 頁
  • 定價:69 元
  • 開本:787*1092 1/16
  • 裝幀:平裝
  • ISBN:978-7-121-35044-3
內容簡介,目錄,

內容簡介

《AI賦能:AI重新定義產品經理》由阿里巴巴資深產品經理連詩路撰寫,於2019年/出版發行。
隨著AI在越來越多的行業被套用,AI賦能的價值逐步體現出來。本書從AI的本質出發,介紹AI技術過往的發展歷程和前沿的技術理論成果,然後講解如何站在移動網際網路和大數據的基礎上,系統地學習、套用AI技術。本書希望向讀者提供學習AI技術的資料、路徑,以及打磨AI產品的觀點、思路。
此外,本書通過介紹筆者接觸、打磨AI產品的實際經歷,給大家提出AI賦能過程中需要避免的“坑”,期待我們在AI時代共同發展自己、發展生活,在未來遇到更好的AI產品、更好的自己。

目錄

第1 章 AI 新手認識AI 1
1.1 AI 的歷史和算法 1
1.1.1 AI 的歷史 1
1.1.2 AI 的三大學派 3
1.1.3 AI 的三 次大發展 5
1.2 AI 領域的奠基者 6
1.3 AI 的發展現狀 12
1.3.1 AI 的發展概況 12
1.3.2 AI 相關行業的發展現狀 15
1.3.3 AI 相關公司的發展現狀 18
1.3.4 AI 相關行業的人才現狀 22
1.4 AI 產品經理的現狀 27
1.4.1 崗位需求與人員素質不匹配 27
1.4.2 AI 產品經理來源廣泛 28
1.4.3 成為AI 產品經理可能遇到的主要問題及解決方案 30
1.5 AI產品經理認識AI 的3 個階段、9 個過程 32
1.6 AI產品經理應該了解的算法 33
1.6.1 傳統算法 33
1.6.2 AI 算法 34
1.6.3 傳統算法和AI 算法的區別、聯繫 37
1.7 AI=數據+算法+算力 39
第2章 從零開始成為AI 產品經理 43
2.1 AI 帶來的改變與挑戰 43
2.1.1 AI 帶來的改變 43
2.1.2 AI 帶來的挑戰 46
2.2 AI 產品經理與傳統產品經理的區別 47
2.2.1 面向的用戶不同 47
2.2.2 工作內容不同 49
2.2.3 技術方案的維度不同 51
2.3 打造AI 產品的流程 51
2.3.1 打造傳統軟體的流程 51
2.3.2 打造硬體產品的流程 55
2.3.3 打造AI 硬體的流程 59
2.3.4 打造AI 產品的實際案例 60
2.3.5 影響AI 產品的流程中的創新因素 60
2.4 AI 產品經理應該具備的思維 61
2.4.1 多樣化思維 61
2.4.2 差異化思維 62
2.4.3 穿透思維 62
2.4.4 大道思維 63
2.5 成為AI 產品經理的方法 64
2.5.1 非技術背景的人員如何轉型成為AI 產品經理 64
2.5.2 技術背景的人員如何轉型成為AI 產品經理 69
2.5.3 技術背景的人員轉型成為AI 產品經理的案例 70
2.6 AI 產品經理的創新方法 71
2.6.1 客戶協同創新的機理及其形成機制、流程 72
2.6.2 影響客戶協同創新的因素 74
2.6.3 AI 產品的創新方法 77
2.7 成為AI 產品經理的核心路徑 80
第3 章 非技術出身的AI 產品經理應該了解的AI 技術 85
3.1 常見的AI 技術 85
3.1.1 自然語言生成 86
3.1.2 語音識別 93
3.1.3 虛擬代理 98
3.1.4 機器學習平台 103
3.1.5 GPU 和其他設備 119
3.1.6 決策管理技術 121
3.1.7 深度學習 125
3.1.8 生物特徵識別技術 137
3.1.9 機器人技術 150
3.1.10 文本分析和自然語言處理 155
3.2 從企業視角看AI 技術 162
3.3 AI 產品經理應該知道的AI 技術及其深度 165
3.3.1 AI產品經理對AI 技術的理解 167
3.3.2 熱門的AI 算法 168
3.3.3 深度學習大熱背後的力量 170
3.3.4 AI產品經理應該了解的深度學習算法及其套用 172
3.3.5 AI 技術落地的角度 175
3.4 AI 技術小白的學習資料 175
3.5 AI 技術小白的學習方法 178
第4章 AI 時代產品需求的特點和落地 190
4.1 AI 時代產品需求的新特點 190
4.2 AI 時代尋找產品需求的方法 194
4.2.1 重新定義尋找產品需求的方法 194
4.2.2 外部方法 198
4.2.3 內部方法 199
4.2.4 AI 時代的產品創新源自產品經理的自我增強 200
4.2.5 小結:成為AI 產品經理的心路歷程 204
4.3 AI 時代產品需求落地的方法 204
4.3.1 AI 產品的落地實現 204
4.3.2 裸眼3D 智慧型試衣鏡 209
4.3.3 AI 衣櫃 210
第5章 AI 重新定義敏捷開發 214
5.1 AI 時代更需要敏捷開發 214
5.1.1 什麼是敏捷開發 214
5.1.2 產品總監帶領團隊執行敏捷開發的方法、步驟 221
5.1.3 AI 時代更需要敏捷開發 224
5.1.4 機器學習的成本 229
5.2 創新的AI 敏捷開發管理方法 233
第6章 構建AI 產品思維矩陣 235
6.1 技術人員轉崗AI 產品經理需要的思維 235
6.1.1 技術人員轉崗AI 產品經理的AI 思維矩陣 235
6.1.2 構建AI 思維 236
6.2 AI 思維的拓展 238
6.2.1 AI 思維的作用和重要性 238
6.2.2 AI 生態思維 238
6.2.3 AI 工程思維 239
6.3 AI 產品經理要懂得心理學知識 239
6.4 產品心學四力 240
6.4.1 認知力:產品方向的致知力 240
6.4.2 方法論力:事上練 242
6.4.3 疊代力:初心不動、隨機而動 243
6.4.4 驗證力:知行合一 245
第7 章 AI 產品美學 246
7.1 AI 產品美學的科學性 246
7.1.1 一根:定義落地 246
7.1.2 二脈:行為落地 247
7.1.3 三通:認知落地 247
7.1.4 四達:互動落地 248
7.2 將美學融入AI 產品 248
7.3 AI+場景美學 249
7.3.1 懂用戶之美 249
7.3.2 懂痛點之美 250
7.3.3 講故事之美 250
7.3.4 爆款產品之美 250
7.4 AI 產品的美學目標 251
7.5 AI 產品美學綜述 251
7.6 如何培養產品美學 251
第8 章 AI 賦能產品的實例 253
8.1 AI×金融保險 253
8.2 AI×醫療健康 256
8.3 AI×工具軟體 261
8.4 AI×商業服務 265
8.5 AI×新零售 272
8.6 AI×機器人 276
8.7 AI×安全防範 282
8.8 AI×農業 290
8.9 AI×交通 299
8.10 AI×文化產業 304
8.11 AI×教育 308
8.12 AI×物流 312
8.13 AI×工業 318
8.14 AI×家居 321
8.15 AI×法律服務 323
8.16 AI×社交 326
8.17 AI×人力資源管理 328
8.18 AI×房地產 330
8.19 AI×旅遊 334
8.20 AI×信息通信 336
8.21 AI×城市公共服務 339

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