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书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
出版时间 :
人工智能产品经理 专著 : 从零开始玩转AI产品
0.00     定价 ¥ 59.00
青岛市图书馆
此书还可采购1本,持证读者免费借回家
  • ISBN:
    9787121374012
  • 作      者:
    贾亦赫著
  • 出 版 社 :
    电子工业出版社
  • 出版日期:
    2020
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作者简介

贾亦赫 北京航空航天大学硕士、微软AI课程认证导师、人人都是产品经理社区专栏作家,现任开普云产品部副总经理、大数据云服务业务部总监。拥有12年互联网产品管理经验,对“互联网+政务”、电子商务等领域的大数据及人工智能应用有深度研究。

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内容介绍

  当今社会,智能音箱、智能机器人、智能可穿戴设备等人工智能产品已经开始逐渐普及,而人工智能产品经理却很好短缺。《人工智能产品经理:从零开始玩转AI产品》将通俗易懂的语言与专业知识相结合,从中国人工智能市场现状入手,详细地为读者阐释了人工智能产品的相关知识,以及人工智能产品经理是如何开展工作的,并通过实际案例展现了如何从无到有构建人工智能产品的过程。
  《人工智能产品经理:从零开始玩转AI产品》适合想从互联网产品经理转型成为人工智能产品经理的读者,想了解人工智能的商业用途和价值的读者,想简单快速入门人工智能项目实践的读者,对人工智能产品感兴趣的普通读者,以及人工智能领域的工程师或专家阅读。

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精彩书评

  ★构建一款优秀的产品难,构建一款优秀的人工智能产品更是难上加难。一是由于人工智能技术体系复杂多样;二是由于人工智能产品对界面的交互准则降低,传统的产品构建思路在人工智能产品技术体系上不再适用,使得很多产品经理在学习和掌握人工智能知识时感到无从下手。这本书深入浅出,系统性地介绍人工智能产品和模型构建方案,值得每个产品经理阅读。
  ——人人都是产品经理&起点学院 CEO 老曹
  
  ★人工智能的应用已经深入各行各业中,而人工智能产品经理人才却一直存在着巨大的缺口,这本书为读者系统化地阐述了人工智能产品经理的工作和人工智能产品的构建思路,值得每一个产品经理阅读。
  ——新华社新媒体中心 副总编 贺大为
  
  ★“人工智能产品经理”的概念越来越火,书也出了好几本,有的偏重于普及概念,有的偏重于讲解技术,有的偏重于分析市场。我相信兼听则明,本书可以带给你全新的角度,其提出了一种新的构建产品的思路,能够由浅入深地带领你探寻人工智能产品经理的世界。
  ——良仓孵化器 创始合伙人 《人人都是产品经理》作者 苏杰
  
  ★本书提出了人工智能产品构建的完整方案,通过三个层面、十四项指标系统性地构建人工智能产品,为互联网产品经理向人工智能产品经理转型提供了解决方案。要掌握这套方案,成长为优秀的人工智能产品经理。
  ——威爱教育 创始人兼CEO 北京航空航天大学软件学院 创始院长 孙伟
  
  ★这是一本难得的人工智能产品经理入门教程,详细介绍了人工智能产品基础理论和技术实现。更可贵的是,作者提出了一套完善的构建人工智能产品的方法论,通过这套方法论,可以使读者快速掌握人工智能产品的设计精髓。
  ——开普云 董事长 汪敏

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目录

目录

第1 章 人工智能概述 / 1

1.1 什么是人工智能 / 2

1.2 人工智能的学科基础 / 4

1.3 人工智能的分类 / 5

1.4 人工智能的研究领域 / 7

1.5 人工智能的商业模式 / 9

1.6 人工智能的盈利模式 / 13

1.7 本章小结 / 16

第2 章 人工智能产品 / 17

2.1 人工智能产品的发展阶段 / 18

2.2 人工智能产品的发展史 / 19

2.3 人工智能产品的认知误区 / 25

2.4 人工智能产品和互联网产品的区别 / 26

2.4.1 互联网时代的产品特性 / 26

2.4.2 人工智能时代的产品特性 / 29

2.5 典型人工智能产品 / 32

2.5.1 可穿戴设备 / 32

2.5.2 智能家居 / 37

2.5.3 智能医疗产品 / 40

2.5.4 应用于工业制造领域的产品 / 42

2.6 本章小结 / 43

第3 章 人工智能产品经理 / 44

3.1 人工智能时代产品经理面临的挑战 / 45

3.2 产品经理的进阶与学习之路 / 48

3.3 产品分析模型 / 52

3.4 本章小结 / 61

第4 章 人工智能技术体系 / 62

4.1 机器学习 / 63

4.1.1 传统软件和机器学习的逻辑差异 / 64

4.1.2 机器学习的学习模式 / 65

4.1.3 监督学习 / 67

4.1.4 无监督学习 / 72

4.1.5 半监督学习 / 73

4.1.6 强化学习 / 75

4.2 机器学习——回归 / 76

4.3 机器学习——分类 / 78

4.4 机器学习——聚类 / 83

4.5 深度学习 / 87

4.5.1 深度学习的神经学基础 / 87

4.5.2 人工神经网络的特点 / 91

4.5.3 典型的人工神经网络 / 91

4.6 机器学习框架 / 101

4.6.1 TensorFlow / 103

4.6.2 Caffe / 105

4.6.3 PyTorch / 105

4.6.4 CNTK / 106

4.7 企业开放平台 / 106

4.7.1 百度AI 开放平台 / 107

4.7.2 阿里云PAI 平台 / 110

4.8 人工智能开发语言 / 121

4.8.1 Python / 121

4.8.2 R 语言 / 122

4.8.3 MATLAB / 122

4.9 本章小结 / 123

第5 章 人工智能产品构建 / 124

5.1 人工智能产品概述 / 125

5.2 效益分析 / 126

5.3 市场分析 / 127

5.3.1 客群分析 / 128

5.3.2 竞争对手分析 / 129

5.4 价值主张分析 / 132

5.4.1 解放劳动者 / 132

5.4.2 优化生产工具 / 138

5.4.3 价值陷阱 / 141

5.5 技术分析 / 142

5.5.1 人工智能产品分类 / 142

5.5.2 传统算法和人工神经网络的选择 / 147

5.5.3 神经网络设计 / 152

5.5.4 产品技术实现 / 154

5.6 人工智能产品的实践过程 / 155

5.6.1 数据标注 / 155

5.6.2 模型训练及调优 / 158

5.6.3 模型验证 / 159

5.6.4 产品评估 / 161

5.7 本章小结 / 164

第6 章 人工智能产品实战 / 165

6.1 商品推荐系统实战 / 166

6.1.1 推荐系统基本原理 / 166

6.1.2 实战操作 / 169

6.1.3 模型评估分析 / 173

6.2 图像识别实战 / 174

6.2.1 指标体系设计 / 177

6.2.2 基于TensorFlow 实现 / 177

6.2.3 基于开放平台实现 / 180

6.2.4 模型评估分析 / 188

6.3 雾霾预测实战 / 189

6.3.1 实战操作 / 190

6.3.2 模型评估分析 / 196

6.4 新闻分类实战 / 197

6.5 图像风格转换 / 203

6.6 常见数据集 / 214

6.7 本章小结 / 219

后 记 / 220

致 谢 / 222

延伸阅读 / 223


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