AI产品经理：方法、技术与实战

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内容简介

前言

第一篇 AI与AI产品经理

第1章 深入理解AI和AI产品

1.1 全方位认识AI

1.2 深入理解AI产品

第2章 AI产品经理

2.1 什么是AI产品经理

2.2 怎样成为优秀的AI产品经理

第二篇 AI技术

第3章 机器学习

3.1 机器学习概述

3.2 深度学习

3.3 生成对抗网络

3.4 元学习

3.5 联邦学习与隐私计算

3.6 AutoML/AutoDL

3.7 可解释AI

第4章 多模态感知及理解

4.1 计算机视觉

4.2 语音识别

4.3 自然语言处理

4.4 多模态内容理解

第5章 机器人学与运动规划

5.1 机器人硬件

5.2 机器人感知

5.3 运动规划与控制

5.4 应用领域

第6章 AI云原生工程应用

6.1 云原生

6.2 AI云原生应用发展趋势

第三篇 AI产品应用

第7章 从两个视角深挖AI产品机会

7.1 市场视角：寻找商机

7.2 技术视角：技术创新和可行性

第8章 AI产品从定义到落地

8.1 如何真正做到从用户需求出发

8.2 正确定义一款产品的8个要素

8.3 AI产品设计框架详解

8.4 产品需求流转

8.5 AI产品三层级——算法、平台与业务

第9章 算法类AI产品落地详解

9.1 任务定义——AI算法产品的真实需求与目标

9.2 数据工程——用数据定义功能边界

9.3 算法生产——获得最小可行的AI产品

9.4 算法评估——获得算法能力边界

第10章 AI中台落地详解

10.1 AI中台的需求及整体方案

10.2 AI中台下的三大功能模块设计

10.3 AI中台典型应用举例

第11章 纵深业务类AI产品的落地

11.1 面向G端城市治理的AI产品

11.2 面向B端企业服务的AI产品

11.3 面向C端消费者的AI产品

第四篇 行业实践

第12章 AI+行业的产品应用

12.1 AI+安防

12.2 AI+制造业

12.3 AI+汽车

第13章 AI项目落地过程及问题分析

13.1 B/G端的AI项目

13.2 商机项目与概念验证

13.3 AI交付项目管理

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