手把手构建人工智能产品：产品经理的AI实操手册

图书标准信息

• 作者 高飞
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2020-04
• 版次 1
• ISBN 9787121387838
• 定价 59.00元
• 装帧 其他
• 开本 128开
• 纸张 胶版纸
• 页数 256页
• 字数 308千字

【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，*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。

【作者简介】

高飞：资深产品专家，拥有数学、计算机、药学等多个学位及交叉学科背景。在大数据与人工智能领域专注于行业与技术的结合，拥有超过7 年的人工智能算法与产品经验，对产业互联网的相关业务与商业模式研究深入。高级科学家（Senior Scientist），曾在中国科学院化学研究所及Pharmaron 公司从事小分子药物研发工作。2014 年开始从事人工智能算法研究及产品研发工作，主持研发了国内首个药物临床前智能数据平台，得到国家食品药品监督管理总局药品审译中心（CDE）的高度认可。多次主持研发了区域电子病历及健康档案大数据平台（服务于江西、山东等省）。曾应邀主持国际顶级杂志《科学》中国年会医疗与脑科学分会。曾应邀参与协和医院“协和百年”信息规划项目，提供临床科研智能平台设计方案。现主持研发人工智能辅助工业符号语言识别系统，为诸多传统行业加速赋能。现为某世界 500 强大型科技企业产品总监，资深产品专家，国家慢病防控信息技术委员会理事，中国药学会高级会员，中国卫生信息学会常务理事，人人都是产品经理社区首批专栏作家。

【目录】

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