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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

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