作者	高飞
豆瓣评分	8.1

适读人群 ：1.入门级产品经理 2.对人工智能技术感兴趣的产品经理 3.有兴趣探索AI+行业的人士，人工智能产品经理宝典，职业产品经理面试、入行和进阶学习宝典。拥有多年AI产品经验的行业专家带你构建能落地的AI产品

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，最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**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**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

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