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《人工智能产品经理》梁宁推荐转型AI必读

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发表于 2018-6-9 19:15:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
尹广磊公众帐号
书的封面.jpg
内容简介
随着人工智能热潮的兴起,企业对人工智能领域产品经理的人才需求也开始井喷,人工智能产品经理成为顺应时代潮流的重要人力资源。实际上,人工智能确实给现有的产品和服务带来了全方位的升级,这也给产品经理从业人员提出了更高的要求,是关注人工智能产品的产品经理们面临的一次关键转型考验。
《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所必备的基本素质和技能,旨在帮助产品经理找到转型升级的佳学习路线,以成为合格的人工智能产品经理。
《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》适合现阶段从事产品经理工作的人士转型做人工智能产品时学习,也适合以人工智能产品经理为职业理想的人士阅读。另外,人工智能领域的企业负责人和技术骨干也适合阅读《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》,以了解企业的技术人才需求。

作者简介
张竞宇(特里)
墨尔本大学信息系统硕士、全球金融工程委员会委员、“Back & Forth”思维模式发明者,现任世界500强公司人工智能产品总监。
曾作为年轻学者被邀请到第十五届全球金融年会做英文演讲。
擅长机器学习产品设计、大数据分析以及人工智能技术商用化。曾主导上线多款人工智能产品,其中一款教育行业的产品,用户覆盖全国四百多万名在校大学生。
在人工智能(尤其在NLP自然语言处理、CV计算机视觉)领域有多项发明专利,其中专利“基于网络日志的用户负面情绪预测方法和系统”早于Facebook社交网络自杀倾向预测功能问世。

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京东链接当当链接
http://product.dangdang.com/25286951.html

精彩书评
人工智能时代的产品经理应在全新的知识图谱中构建自身的认知框架。本书回归人工智能产品的本质,通过对产品的体系架构和设计流程进行提炼和概括,定义了人工智能产品经理这个岗位所需要的能力和素质模型,在人工智能迅速发展、充满未知的今天给产品经理们提供了一些“确定性”,值得一读。
著名产品人 梁宁

人工智能领域的人才大体可以被分为两类:一类是实现人工智能技术的工程师,另一类是将人工智能技术和行业知识相结合,从而实现最终商业目标的人。如果你想成为第二类人才,这本书你不能错过。
首都科技领军人才、海航科技首席科学家 谢耘

产品经理这个岗位发展到今天,已经进入了专业化时代,在《电商产品经理》《数据产品经理》这样的图书出版之后,我们欣喜地看到这本《人工智能产品经理》也来到读者面前。AI已经是公认的下一个大浪潮,目前还是相对早期,如果你想抓住其中的机会,相信这本书能给你提供助力。
《人人都是产品经理》作者、良仓孵化器创始合伙人 苏杰

图片效果
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目录
第1章 人工智能时代重新定义产品经理 / 1
1.1 人工智能时代产品的特殊性 / 3
1.1.1 人工智能是工具,也是新的产品设计思维逻辑 / 3
1.1.2 人工智能技术给传统的服务和产品赋能 / 6
1.1.3 构成人工智能产品的三要素 / 9
1.1.4 人工智能产品成功的必要条件 / 11
1.2 人工智能产品经理的价值定位 / 14
1.3 人工智能产品经理需要兼具“软硬”实力 / 17
1.3.1 人工智能产品经理需要懂技术 / 17
1.3.2 会用数字表达和评判 / 19
1.3.3 懂得沟通和协作的艺术 / 20
1.4 人工智能产品经理入门 / 23
1.4.1 修炼思维模式:资源、解决方案、目标导向 / 23
1.4.2 构建知识体系:六大模块 / 26
1.4.3 参与工程实践 / 28
第2章 懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰 / 29
2.1 人工智能时代将公司重新分类 / 31
2.1.1 人工智能时代公司的分类方式 / 31
2.1.2 三类公司对产品经理能力的要求 / 33
2.2 什么叫作“懂行业” / 35
2.2.1 六种行业分析维度 / 36
2.2.2 行业分析案例 / 38
2.3 如何修炼成为行业产品专家 / 42
2.3.1 以“点”切入行业 / 43
2.3.2 深挖“点”,变成“线” / 44
2.3.3 横向拓展“线”,变成“面” / 46
2.4 本章小结 / 47
第3章 定义人工智能产品需求 / 48
3.1 重新定义需求分析 / 50
3.1.1 从微观、宏观两个角度定义功能性需求 / 55
3.1.2 越重要,越容易被忽视:定义非功能性需求 / 56
3.2 量化需求分析 / 67
3.2.1 为什么要量化需求分析 / 67
3.2.2 怎么量化需求 / 70
第4章 人工智能产品体系 / 76
4.1 人工智能产品实现逻辑 / 77
4.2 基础设施 / 81
4.2.1 传感器 / 81
4.2.2 芯片 / 85
4.2.3 基础平台 / 88
4.3 数据采集 / 90
4.3.1 数据来源 / 90
4.3.2 数据质量 / 95
4.4 数据处理 / 97
4.5 机器“大脑”处理过程:理解、推理和决策 / 99
4.6 资源配置统筹的关键环节:系统协调 / 102
4.7 不可逾越的红线:安全、隐私、伦理和道德 / 104
4.7.1 安全 / 104
4.7.2 隐私 / 106
4.7.3 伦理和道德 / 110
4.8 运维管理 / 114
第5章 机器学习 / 118
5.1 什么是机器学习 / 120
5.1.1 机器学习与几种常见概念的关系 / 120
5.1.2 机器学习的本质 / 123
5.2 机器学习流程拆解 / 128
5.3 人工智能产品经理必备的算法常识 / 133
5.3.1 算法分类 / 135
5.3.2 算法的适用场景 / 143
5.4 机器学习的常见开发平台 / 148
第6章 人工智能产品经理工作流程 / 152
6.1 设定清晰的目标 / 153
6.2 技术预研 / 155
6.2.1 领域技术基本现状和趋势 / 156
6.2.2 领域前沿技术 / 159
6.2.3 常见技术逻辑 / 162
6.2.4 判断技术切入点 / 166
6.2.5 总结 / 167
6.3 需求分析和产品设计 / 167
6.3.1 造成人工智能产品设计失败常见原因 / 167
6.3.2 人工智能产品常见设计原则 / 170
6.3.3 合理制定产品需求优先级 / 174
6.4 充分参与研发过程 / 178
6.5 持续的产品运营 / 181
第7章 方法论、沟通和CEO视角 / 182
7.1 蜕变的必经之路:端到端产品管理 / 184
7.1.1 把握流程中的关键节点 / 184
7.1.2 评审阶段成果 / 188
7.1.3 复盘 / 190
7.2 跨部门沟通 / 192
7.2.1 什么是跨部门沟通 / 193
7.2.2 跨部门沟通的技巧 / 194
7.3 用CEO的视角进行产品管理 / 196
写在后面的话 / 200


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