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人工智能產(chǎn)品經(jīng)理:AI時(shí)代PM修煉手冊(cè)
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人工智能產(chǎn)品經(jīng)理:AI時(shí)代PM修煉手冊(cè) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121339141
- 條形碼：9787121339141 ; 978-7-121-33914-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理:AI時(shí)代PM修煉手冊(cè) 本書特色
隨著人工智能熱潮的興起，企業(yè)對(duì)人工智能領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)理的人才需求也開始井噴，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理成為順應(yīng)時(shí)代潮流的重要人力資源。實(shí)際上，人工智能確實(shí)給現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)帶來了全方位的升級(jí)，這也給產(chǎn)品經(jīng)理從業(yè)人員提出了更高的要求，是關(guān)注人工智能產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理們面臨的一次關(guān)鍵轉(zhuǎn)型考驗(yàn)。 本書從知識(shí)體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家系統(tǒng)地梳理了人工智能產(chǎn)品經(jīng)理所**的基本素質(zhì)和技能，旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理找到轉(zhuǎn)型升級(jí)的*學(xué)習(xí)路線，成為合格的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理。本書適合現(xiàn)階段從事產(chǎn)品經(jīng)理工作的人士轉(zhuǎn)型做人工智能產(chǎn)品時(shí)學(xué)習(xí)，也適合以人工智能產(chǎn)品經(jīng)理為職業(yè)理想的人士閱讀。另外，人工智能領(lǐng)域的企業(yè)負(fù)責(zé)人和技術(shù)骨干也適合閱讀本書，以了解企業(yè)的技術(shù)人才需求。
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理:AI時(shí)代PM修煉手冊(cè) 內(nèi)容簡介
隨著人工智能熱潮的興起，企業(yè)對(duì)人工智能領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)理的人才需求也開始井噴，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理成為順應(yīng)時(shí)代潮流的重要人力資源。實(shí)際上，人工智能確實(shí)給現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)帶來了多方面的升級(jí)，這也給產(chǎn)品經(jīng)理從業(yè)人員提出了更高的要求，是關(guān)注人工智能產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理們面臨的一次關(guān)鍵轉(zhuǎn)型考驗(yàn)。本書從知識(shí)體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家系統(tǒng)地梳理了人工智能產(chǎn)品經(jīng)理所推薦的基本素質(zhì)和技能，旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理找到轉(zhuǎn)型升級(jí)的很好學(xué)習(xí)路線，成為合格的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理。本書適合現(xiàn)階段從事產(chǎn)品經(jīng)理工作的人士轉(zhuǎn)型做人工智能產(chǎn)品時(shí)學(xué)習(xí)，也適合以人工智能產(chǎn)品經(jīng)理為職業(yè)理想的人士閱讀。另外，人工智能領(lǐng)域的企業(yè)負(fù)責(zé)人和技術(shù)骨干也適合閱讀本書，以了解企業(yè)的技術(shù)人才需求。
人工智能產(chǎn)品經(jīng)理:AI時(shí)代PM修煉手冊(cè) 目錄
目錄
第1章 人工智能時(shí)代重新定義產(chǎn)品經(jīng)理 / 1
1.1 人工智能時(shí)代產(chǎn)品的特殊性 / 3
1.1.1 人工智能是工具，也是新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思維邏輯 / 3
1.1.2 人工智能技術(shù)給傳統(tǒng)的服務(wù)和產(chǎn)品賦能 / 6
1.1.3 構(gòu)成人工智能產(chǎn)品的三要素 / 9
1.1.4 人工智能產(chǎn)品成功的必要條件 / 11
1.2 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值定位 / 14
1.3 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要兼具“軟硬”實(shí)力 / 17
1.3.1 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要懂技術(shù) / 17
1.3.2 會(huì)用數(shù)字表達(dá)和評(píng)判 / 19
1.3.3 懂得溝通和協(xié)作的藝術(shù) / 20
1.4 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理入門 / 23
1.4.1 修煉思維模式：資源、解決方案、目標(biāo)導(dǎo)向 / 23
1.4.2 構(gòu)建知識(shí)體系：六大模塊 / 26
1.4.3 參與工程實(shí)踐 / 28
第2章 懂行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理才不會(huì)被人工智能淘汰 / 29
2.1 人工智能時(shí)代將公司重新分類 / 31
2.1.1 人工智能時(shí)代公司的分類方式 / 31
2.1.2 三類公司對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理能力的要求 / 33
2.2 什么叫作“懂行業(yè)” / 35
2.2.1 六種行業(yè)分析維度 / 36
2.2.2 行業(yè)分析案例 / 38
2.3 如何修煉成為行業(yè)產(chǎn)品專家 / 42
2.3.1 以“點(diǎn)”切入行業(yè) / 43
2.3.2 深挖“點(diǎn)”，變成“線” / 44
2.3.3 橫向拓展“線”，變成“面” / 46
2.4 本章小結(jié) / 47
第3章 定義人工智能產(chǎn)品需求 / 48
3.1 重新定義需求分析 / 50
3.1.1 從微觀、宏觀兩個(gè)角度定義功能性需求 / 55
3.1.2 越重要，越容易被忽視：定義非功能性需求 / 56
3.2 量化需求分析 / 67
3.2.1 為什么要量化需求分析 / 67
3.2.2 怎么量化需求 / 70
第4章 人工智能產(chǎn)品體系 / 76
4.1 人工智能產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)邏輯 / 77
4.2 基礎(chǔ)設(shè)施 / 81
4.2.1 傳感器 / 81
4.2.2 芯片 / 85
4.2.3 基礎(chǔ)平臺(tái) / 88
4.3 數(shù)據(jù)采集 / 90
4.3.1 數(shù)據(jù)來源 / 90
4.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量 / 95
4.4 數(shù)據(jù)處理 / 97
4.5 機(jī)器“大腦”處理過程：理解、推理和決策 / 99
4.6 資源配置統(tǒng)籌的關(guān)鍵環(huán)節(jié)：系統(tǒng)協(xié)調(diào) / 102
4.7 不可逾越的紅線：安全、隱私、倫理和道德 / 104
4.7.1 安全 / 104
4.7.2 隱私 / 106
4.7.3 倫理和道德 / 110
4.8 運(yùn)維管理 / 114
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí) / 118
5.1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí) / 120
5.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與幾種常見概念的關(guān)系 / 120
5.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì) / 123
5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)流程拆解 / 128
5.3 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理**的算法常識(shí) / 133
5.3.1 算法分類 / 135
5.3.2 算法的適用場景 / 143
5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見開發(fā)平臺(tái) / 148
第6章 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理工作流程 / 152
6.1 設(shè)定清晰的目標(biāo) / 153
6.2 技術(shù)預(yù)研 / 155
6.2.1 領(lǐng)域技術(shù)基本現(xiàn)狀和趨勢 / 156
6.2.2 領(lǐng)域前沿技術(shù) / 159
6.2.3 常見技術(shù)邏輯 / 162
6.2.4 判斷技術(shù)切入點(diǎn) / 166
6.2.5 總結(jié) / 167
6.3 需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì) / 167
6.3.1 造成人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)失敗常見原因 / 167
6.3.2 人工智能產(chǎn)品常見設(shè)計(jì)原則 / 170
6.3.3 合理制定產(chǎn)品需求優(yōu)先級(jí) / 174
6.4 充分參與研發(fā)過程 / 178
6.5 持續(xù)的產(chǎn)品運(yùn)營 / 181
第7章 方法論、溝通和CEO視角 / 182
7.1 蛻變的必經(jīng)之路：端到端產(chǎn)品管理 / 184
7.1.1 把握流程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) / 184
7.1.2 評(píng)審階段成果 / 188
7.1.3 復(fù)盤 / 190
7.2 跨部門溝通 / 192
7.2.1 什么是跨部門溝通 / 193
7.2.2 跨部門溝通的技巧 / 194
7.3 用CEO的視角進(jìn)行產(chǎn)品管理 / 196
寫在后面的話 / 200
第1章 人工智能時(shí)代重新定義產(chǎn)品經(jīng)理 / 1
1.1 人工智能時(shí)代產(chǎn)品的特殊性 / 3
1.1.1 人工智能是工具，也是新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思維邏輯 / 3
1.1.2 人工智能技術(shù)給傳統(tǒng)的服務(wù)和產(chǎn)品賦能 / 6
1.1.3 構(gòu)成人工智能產(chǎn)品的三要素 / 9
1.1.4 人工智能產(chǎn)品成功的必要條件 / 11
1.2 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值定位 / 14
1.3 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要兼具“軟硬”實(shí)力 / 17
1.3.1 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要懂技術(shù) / 17
1.3.2 會(huì)用數(shù)字表達(dá)和評(píng)判 / 19
1.3.3 懂得溝通和協(xié)作的藝術(shù) / 20
1.4 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理入門 / 23
1.4.1 修煉思維模式：資源、解決方案、目標(biāo)導(dǎo)向 / 23
1.4.2 構(gòu)建知識(shí)體系：六大模塊 / 26
1.4.3 參與工程實(shí)踐 / 28
第2章 懂行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理才不會(huì)被人工智能淘汰 / 29
2.1 人工智能時(shí)代將公司重新分類 / 31
2.1.1 人工智能時(shí)代公司的分類方式 / 31
2.1.2 三類公司對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理能力的要求 / 33
2.2 什么叫作“懂行業(yè)” / 35
2.2.1 六種行業(yè)分析維度 / 36
2.2.2 行業(yè)分析案例 / 38
2.3 如何修煉成為行業(yè)產(chǎn)品專家 / 42
2.3.1 以“點(diǎn)”切入行業(yè) / 43
2.3.2 深挖“點(diǎn)”，變成“線” / 44
2.3.3 橫向拓展“線”，變成“面” / 46
2.4 本章小結(jié) / 47
第3章 定義人工智能產(chǎn)品需求 / 48
3.1 重新定義需求分析 / 50
3.1.1 從微觀、宏觀兩個(gè)角度定義功能性需求 / 55
3.1.2 越重要，越容易被忽視：定義非功能性需求 / 56
3.2 量化需求分析 / 67
3.2.1 為什么要量化需求分析 / 67
3.2.2 怎么量化需求 / 70
第4章 人工智能產(chǎn)品體系 / 76
4.1 人工智能產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)邏輯 / 77
4.2 基礎(chǔ)設(shè)施 / 81
4.2.1 傳感器 / 81
4.2.2 芯片 / 85
4.2.3 基礎(chǔ)平臺(tái) / 88
4.3 數(shù)據(jù)采集 / 90
4.3.1 數(shù)據(jù)來源 / 90
4.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量 / 95
4.4 數(shù)據(jù)處理 / 97
4.5 機(jī)器“大腦”處理過程：理解、推理和決策 / 99
4.6 資源配置統(tǒng)籌的關(guān)鍵環(huán)節(jié)：系統(tǒng)協(xié)調(diào) / 102
4.7 不可逾越的紅線：安全、隱私、倫理和道德 / 104
4.7.1 安全 / 104
4.7.2 隱私 / 106
4.7.3 倫理和道德 / 110
4.8 運(yùn)維管理 / 114
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí) / 118
5.1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí) / 120
5.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與幾種常見概念的關(guān)系 / 120
5.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì) / 123
5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)流程拆解 / 128
5.3 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理**的算法常識(shí) / 133
5.3.1 算法分類 / 135
5.3.2 算法的適用場景 / 143
5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見開發(fā)平臺(tái) / 148
第6章 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理工作流程 / 152
6.1 設(shè)定清晰的目標(biāo) / 153
6.2 技術(shù)預(yù)研 / 155
6.2.1 領(lǐng)域技術(shù)基本現(xiàn)狀和趨勢 / 156
6.2.2 領(lǐng)域前沿技術(shù) / 159
6.2.3 常見技術(shù)邏輯 / 162
6.2.4 判斷技術(shù)切入點(diǎn) / 166
6.2.5 總結(jié) / 167
6.3 需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì) / 167
6.3.1 造成人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)失敗常見原因 / 167
6.3.2 人工智能產(chǎn)品常見設(shè)計(jì)原則 / 170
6.3.3 合理制定產(chǎn)品需求優(yōu)先級(jí) / 174
6.4 充分參與研發(fā)過程 / 178
6.5 持續(xù)的產(chǎn)品運(yùn)營 / 181
第7章 方法論、溝通和CEO視角 / 182
7.1 蛻變的必經(jīng)之路：端到端產(chǎn)品管理 / 184
7.1.1 把握流程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) / 184
7.1.2 評(píng)審階段成果 / 188
7.1.3 復(fù)盤 / 190
7.2 跨部門溝通 / 192
7.2.1 什么是跨部門溝通 / 193
7.2.2 跨部門溝通的技巧 / 194
7.3 用CEO的視角進(jìn)行產(chǎn)品管理 / 196
寫在后面的話 / 200
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人工智能產(chǎn)品經(jīng)理:AI時(shí)代PM修煉手冊(cè) 作者簡介
張競宇（特里） 墨爾本大學(xué)信息系統(tǒng)碩士、全球金融工程委員會(huì)委員、“Back & Forth”思維模式發(fā)明者，現(xiàn)任世界500強(qiáng)公司人工智能產(chǎn)品總監(jiān)。曾作為年輕學(xué)者被邀請(qǐng)到第十五屆全球金融年會(huì)做英文演講。擅長機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)分析以及人工智能技術(shù)商用化。曾主導(dǎo)上線多款人工智能產(chǎn)品，其中一款教育行業(yè)的產(chǎn)品，用戶覆蓋全國四百多萬名在校大學(xué)生。在人工智能（尤其在NLP自然語言處理、CV計(jì)算機(jī)視覺）領(lǐng)域有多項(xiàng)發(fā)明專利，其中專利“基于網(wǎng)絡(luò)日志的用戶負(fù)面情緒預(yù)測方法和系統(tǒng)”早于Facebook社交網(wǎng)絡(luò)自殺傾向預(yù)測功能問世。特里老師還是人人都是產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)和PMCAFF社區(qū)的專欄作家，其寫作的“人工智能產(chǎn)品經(jīng)理”系列文章廣受讀者好評(píng)。微信公眾號(hào)：特總侃AI（pmaihome）
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