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商湯科技AI產品經理的修煉之道 版權信息
- ISBN：9787111711773
- 條形碼：9787111711773 ; 978-7-111-71177-3
- 裝幀：一般純質紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
商湯科技AI產品經理的修煉之道 本書特色
相對于其他互聯網產品經理，AI產品經理除需要掌握**的產品經理的技能外，還必須掌握機器學習、機器視覺、語言識別等專業技術。價值AI產品都是融合多種技術的大型產品，在工程化落地方面有更多的挑戰，所以AI產品經理還要掌握產品工程化的方法。這也是市面上AI產品經理緊缺、高薪的原因。本書基于AI產品經理的上述需求進行了深度介紹，尤其是技術和工程化這兩個其他互聯網產品經理存在明顯不足的方向，本書進行了非常詳細的闡述。
商湯科技AI產品經理的修煉之道 內容簡介
這是一本指導AI產品真正實現商業化落地的專業技術書。書中內容接近圍繞產品落地、商業化展開，既提供了不同類型AI產品的落地方案，又提供了具體的方法、技巧，還提供了安防、制造、汽車等多個典型行業的應用案例。<br />無論是從技術或其他崗位轉型AI產品經理，還是從其他方向的產品經理崗位轉型AI產品經理，都可以通過本書彌補欠缺的相關知識。而對于已經入門的AI產品經理，閱讀本書可以了解算法、中臺、業務等各類AI產品的落地方案，掌握快速、高效、高質量落地產品的方法論。 本書共包括4篇13章的內容。<br />**篇（第1～2章）對AI產品及AI產品經理進行全方位深入解讀，目的是讓讀者真正理解AI產品經理這個職位，這是做好這份工作的基礎。另外，本篇還重點介紹了如何成為AI產品經理和如何規劃AI產品經理職業發展路徑。<br />第二篇（第3～6章）從機器學習入手，逐漸拓展到以計算機視覺、語音識別、語義理解為核心的多模態內容理解技術、行為主義的機器人學，以及AI云原生工程應用。本篇以AI產品經理實際需求為前提，用產品經理可以理解的方式展開介紹，不講與產品經理工作關聯性不強的技術細節，只講技術原理和應用方向，這些都是AI產品經理落地產品時必須掌握的。<br />第三篇（第7～11章）是本書的重點。本篇首先介紹了通用的產品方法論，然后結合AI產業鏈的特點，深入解讀了算法、中臺、業務三大類AI產品的落地實踐。其中，關于算法和中臺類產品的介紹，可幫助讀者應對自動駕駛、元宇宙、企業智能、智能汽車、虛擬數字人等主流產品的落地需求；針對業務類AI產品，從城市治理、企業服務、個人服務三個維度展開介紹。<br />第四篇（第12～13章）從賦能行業和項目實踐兩個維度解讀AI產品高效、高質量落地的方法。其中不僅以安防、制造業、汽車為案例解讀了AI產品高效落地的方法和方案，還以B/G端項目、商機項目為例，提供了可行性驗證、交付等問題的解決思路。
商湯科技AI產品經理的修煉之道 目錄
前言**篇 AI與AI產品經理第1章 深入理解AI和AI產品21.1 全方位認識AI21.1.1 AI的定義21.1.2 AI的三大學派61.1.3 AI的發展歷程81.1.4 AI的發展政策111.2 深入理解AI產品121.2.1 什么是AI產品121.2.2 AI技術產品化131.2.3 AI產品產業化和標準化141.2.4 AI產品落地的價值與難題16第2章 AI產品經理192.1 什么是AI產品經理192.2 怎樣成為優秀的AI產品經理212.2.1 AI產品經理的職業規劃232.2.2 AI產品經理的知識體系24第二篇 AI技術第3章 機器學習283.1 機器學習概述283.1.1 監督學習303.1.2 無監督學習313.1.3 強化學習323.1.4 自監督學習333.2 深度學習343.2.1 什么是深度學習343.2.2 深度學習的發展和局限383.2.3 遷移學習403.2.4 大規模預訓練模型403.3 生成對抗網絡423.4 元學習443.4.1 基于度量的元學習453.4.2 基于優化的元學習473.5 聯邦學習與隱私計算483.5.1 什么是聯邦學習483.5.2 聯邦學習的分類503.5.3 聯邦學習框架與應用533.6 AutoML/AutoDL553.6.1 什么是AutoML553.6.2 自動化數據處理與增強563.6.3 自動模型生成—神經架構搜索583.6.4 自動模型壓縮623.7 可解釋AI64第4章 多模態感知及理解674.1 計算機視覺674.1.1 圖像生成694.1.2 圖像處理714.1.3 立體視覺734.1.4 圖像分類794.1.5 圖像檢測804.1.6 圖像分割824.1.7 目標跟蹤854.2 語音識別874.2.1 基本概念874.2.2 傳統語音識別流程904.2.3 端到端深度學習語音識別934.2.4 聲紋識別974.3 自然語言處理994.3.1 概述994.3.2 NLP的分析層次1004.3.3 信息抽取1054.3.4 知識圖譜1084.3.5 機器翻譯1164.3.6 對話系統1194.4 多模態內容理解1224.4.1 多模態方法簡介1224.4.2 多模態融合應用124第5章 機器人學與運動規劃1285.1 機器人硬件1305.1.1 傳感器1305.1.2 執行機構1315.1.3 動力源1325.1.4 處理器1335.2 機器人感知1335.2.1 傳感和信號處理1335.2.2 定位與地圖構建1345.3 運動規劃與控制1375.3.1 運動規劃1375.3.2 運動控制1415.4 應用領域142第6章 AI云原生工程應用1466.1 云原生1476.1.1 云原生概述1476.1.2 容器技術1506.1.3 微服務1516.1.4 Service Mesh1526.1.5 Serverless1526.1.6 DevOps與ModelOps1546.2 AI云原生應用發展趨勢155第三篇 AI產品應用第7章 從兩個視角深挖AI產品機會1587.1 市場視角：尋找商機1587.1.1 關注市場的宏觀力量1597.1.2 尋找AI細分好賽道1617.2 技術視角：技術創新和可行性1677.2.1 依托技術創新的產品創新1677.2.2 技術可行性和技術成本170第8章 AI產品從定義到落地1738.1 如何真正做到從用戶需求出發1738.2 正確定義一款產品的8個要素1768.3 AI產品設計框架詳解1808.3.1 軟件設計要點詳解1808.3.2 硬件設計要點詳解1918.3.3 整體性能設計要點詳解1958.3.4 安全性與AI倫理1978.4 產品需求流轉2008.4.1 需求收集2008.4.2 需求管理2018.4.3 產品需求評審2028.4.4 產品需求排期2068.4.5 產品需求驗收2078.5 AI產品三層級—算法、平臺與業務208第9章 算法類AI產品落地詳解2109.1 任務定義—AI算法產品的真實需求與目標2119.1.1 明確算法需求2119.1.2 用樣例描述算法需求2139.2 數據工程—用數據定義功能邊界2149.2.1 數據采集2159.2.2 數據標注2169.2.3 數據生成2189.3 算法生產—獲得小可行的AI產品2199.3.1 訓練模型2199.3.2 加速模型2229.3.3 跨硬件平臺適配2249.4 算法評估—獲得算法能力邊界2259.4.1 兩種評估方法2259.4.2 視圖識別的精度指標2279.4.3 語音識別及文本精度評價2339.4.4 確定合理的速度指標233第10章 AI中臺落地詳解23610.1 AI中臺的需求及整體方案23610.1.1 算法的長尾現象23710.1.2 AI中臺及體系架構23910.1.3 全棧、自動化、資產化與普惠化24110.2 AI中臺下的三大功能模塊設計24210.2.1 算力管理類功能設計24310.2.2 數據管理類功能設計24510.2.3 算法管理類功能設計24610.3 AI中臺典型應用舉例24910.3.1 云廠商的云原生AI中臺24910.3.2 零售智能稱重：推理訓練自動化閉環應用251第11章 縱深業務類AI產品的落地25411.1 面向G端城市治理的AI產品25411.1.1 城市治理的需求與業務模式25511.1.2 G端碎片化市場下的AI產品策略25511.1.3 城市治理下的典型AI產品—智能攝像機25811.2 面向B端企業服務的AI產品26111.2.1 企業服務的需求與業務模式26111.2.2 企業轉型AI26211.2.3 效益型AI產品策略26311.2.4 AI與制造業結合的產品應用26511.3 面向C端消費者的AI產品26711.3.1 個人服務需求和業務模式26711.3.2 交互體驗型AI產品策略26811.3.3 虛擬數字人與元宇宙270第四篇 行業實踐第12章 AI+行業的產品應用27412.1 AI+安防27412.1.1 安防行業總覽27412.1.2 泛安防人臉產品實戰27512.2 AI+制造業28712.2.1 制造業質檢痛點分析28712.2.2 瓷磚缺陷檢測28912.2.3 制造業讀碼產品實戰29012.3 AI+汽車29412.3.1 行業總覽及AI技術機會分析29412.3.2 智能駕駛AI芯片解決方案29612.3.3 AI在駕駛輔助與自動駕駛中的應用29812.3.4 智能座艙AI產品實戰302第13章 AI項目落地過程及問題分析30613.1 B/G端的AI項目30613.1.1 AI落地B/G端離不開項目30713.1.2 從項目到產品30813.2 商機項目與概念驗證30913.2.1 AI商機的涌現30913.2.2 AI商機POC實戰31013.3 AI交付項目管理31413.3.1 AI項目管理方法31413.3.2 AI項目交付管理實戰316
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商湯科技AI產品經理的修煉之道 作者簡介
王澤楷，亞太人工智能學會資深數字孿生研究專家，曾任平安科技、商湯科技任AI高級產品專家。近10年來一直工作于AI領域技術和產品一線，曾參與多個世界500強企業的AI建設項目、多個一線城市的城市級AI應用落地，在AI技術、產品的項目應用等方面積累了豐富的經驗。 曾從事深度學習算法研究工作，發表AI相關專利論文6篇。經歷了新一代人工智能技術發展，對以深度神經網絡為代表的人工智能技術的發展有深刻理解。對計算機視覺有深入研究，長期跟蹤研究前沿技術趨勢。 碩士畢業于法國南特大學，擁有電子工程專業和測控（機器視覺）專業雙碩士學位。
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