AI賦能：AI重新定義產品經理

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隨著AI在越來越多的行業被應用，AI賦能的價值逐步體現出來。本書從AI的本質出發，介紹AI技術過往的發展歷程和最新的理論成果，然後講解如何站在移動互聯網和大數據的基礎上，系統地學習、應用AI技術。本書旨在向讀者提供學習AI技術的資料、路徑，以及打磨AI產品的觀點、思路。 此外，本書通過介紹筆者接觸、打磨AI產品的實際經歷，指出AI賦能過程中需要避免的“坑”。期待我們在AI時代共同發展自己，在未來遇到更好的AI產品、更好的自己。

第1章 AI新手認識AI 1
1.1 AI的歷史和算法 1
1.1.1 AI的歷史 1
1.1.2 AI的三大學派 3
1.1.3 AI的三次大發展 5
1.2 AI領域的奠基者 6
1.3 AI的發展現狀 12
1.3.1 AI的發展概況 12
1.3.2 AI相關行業的發展現狀 15
1.3.3 AI相關公司的發展現狀 18
1.3.4 AI相關行業的人才現狀 21
1.4 AI產品經理的現狀 26
1.4.1 崗位需求與人員素質不匹配 26
1.4.2 AI產品經理來源廣泛 27
1.4.3 成為AI產品經理可能遇到的主要問題及解決方案 29
1.5 AI產品經理認識AI的3個階段、9個過程 31
1.6 AI產品經理應該瞭解的算法 32
1.6.1 傳統算法 32
1.6.2 AI算法 33
1.6.3 傳統算法和AI算法的區別、聯繫 36
1.7 AI=數據+算法+算力 38
第2章 從零開始成為AI產品經理 42
2.1 AI帶來的改變與挑戰 42
2.1.1 AI帶來的改變 42
2.1.2 AI帶來的挑戰 45
2.2 AI產品經理與傳統產品經理的區別 46
2.2.1 面向的用戶不同 46
2.2.2 工作內容不同 48
2.2.3 技術方案的維度不同 49
2.3 打造AI產品的流程 50
2.3.1 打造傳統軟件的流程 50
2.3.2 打造硬件產品的流程 54
2.3.3 打造AI產品的流程 58
2.3.4 打造AI產品的實際案例 59
2.3.5 打造AI產品的創新因素 59
2.4 AI產品經理應該具備的思維 60
2.4.1 多樣化思維 60
2.4.2 差異化思維 61
2.4.3 穿透思維 61
2.4.4 大道思維 62
2.5 成為AI產品經理的方法 63
2.5.1 非技術背景的人員如何轉型成為AI產品經理 63
2.5.2 有技術背景的人員如何轉型成為AI產品經理 68
2.5.3 有技術背景的人員轉型成為AI產品經理的案例 69
2.6 AI產品經理的創新方法 70
2.6.1 用戶協同創新 71
2.6.2 影響用戶協同創新的因素 72
2.6.3 AI產品的創新方法 76
2.7 成為AI產品經理的核心路徑 79
第3章 非技術出身的AI產品經理應該瞭解的AI技術 84
3.1 常見的AI技術 84
3.1.1 自然語言生成 85
3.1.2 語音識別 92
3.1.3 虛擬代理 97
3.1.4 機器學習平臺 101
3.1.5 GPU和其他設備 116
3.1.6 決策管理技術 118
3.1.7 深度學習技術 121
3.1.8 生物特徵識別技術 133
3.1.9 機器人技術 146
3.1.10 文本分析和自然語言處理 151
3.2 從企業視角看AI技術 157
3.3 AI產品經理應該知道的AI技術 160
3.3.1 AI產品經理對AI技術的理解 162
3.3.2 熱門的AI算法 163
3.3.3 深度學習大熱背後的力量 165
3.3.4 AI產品經理應該瞭解的深度學習算法及其應用 167
3.3.5 AI技術的落地 170
3.4 AI技術小白的學習資料 170
3.5　AI技術小白的學習方法 173
第4章 AI時代產品需求的特點和落地 184
4.1 AI時代產品需求的新特點 184
4.2 AI時代尋找產品需求的方法 188
4.2.1 重新定義尋找產品需求的方法 188
4.2.2 外部方法 192
4.2.3 內部方法 193
4.2.4 AI時代的產品創新源自產品經理的自我增強 194
4.2.5　小結：成為AI產品經理的心路歷程 197
4.3　AI時代產品需求落地的方法 197
4.3.1　AI產品的落地 197
4.3.2　裸眼3D智能試衣鏡 202
4.3.3　AI衣櫃 203
第5章 AI重新定義敏捷開發 207
5.1 AI時代更需要敏捷開發 207
5.1.1 什麼是敏捷開發 207
5.1.2 產品總監帶領團隊執行敏捷開發的方法、步驟 214
5.1.3　認識AI時代的敏捷開發 217
5.1.4　機器學習MVP的成本 222
5.2　創新的敏捷開發管理 225
第6章 AI思維 226
6.1　AI產品經理需要AI思維 226
6.1.1　AI產品經理需要AI思維矩陣 226
6.1.2　AI產品經理如何構建AI思維 227
6.2　AI思維的拓展 229
6.2.1　AI思維的作用和重要性 229
6.2.2　AI生態思維 229
6.2.3　AI工程思維 230
6.3　AI產品經理要懂得心理學知識 230
6.4　AI產品經理的心力 231
6.4.1　認知力：產品方向的致知力 231
6.4.2　方法論力：事上練 232
6.4.3　迭代力：初心不動、隨機而動 233
6.4.4　驗證力：知行合一 235
第7章 AI產品美學 236
7.1 AI產品美學的科學性 236
7.1.1 一根：定義落地 236
7.1.2 二脈：行為落地 237
7.1.3 三通：認知落地 237
7.1.4 四達：交互落地 237
7.2 將美學融入AI產品 238
7.3　AI＋場景美學 239
7.3.1　懂用戶之美 239
7.3.2　懂痛點之美 239
7.3.3　爆款產品之美 240
7.4　AI產品的美學目標 240
7.5　AI產品美學綜述 240
7.6　如何培養產品美學觀 241
第8章 AI賦能產品的實例 242
8.1 AI+金融保險 242
8.2 AI+醫療健康 245
8.3 AI+工具軟件 249
8.4 AI+商業服務 253
8.5 AI+新零售 258
8.6 AI+機器人 262
8.7 AI+安防 267
8.8 AI+農業 274
8.9 AI+交通 282
8.10 AI+文化產業 286
8.11 AI+教育 289
8.12 AI+物流 293
8.13 AI+工業 298
8.14 AI+家居 302
8.15 AI+法律服務 304
8.16 AI+社交 307
8.17 AI+人力資源管理 309
8.18 AI+房地產 310
8.19 AI+旅遊 314
8.20 AI+信息通信 316
8.21 AI+城市公共服務 318
後記：AI重新定義產品經理 322