人工智能产品经理 从零开始玩转AI产品PDF电子书下载

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第1章 人工智能概述 1

1.1 什么是人工智能 2

1.2 人工智能的学科基础 4

1.3 人工智能的分类 5

1.4 人工智能的研究领域 7

1.5 人工智能的商业模式 9

1.6 人工智能的盈利模式 13

1.7 本章小结 16

第2章 人工智能产品 17

2.1 人工智能产品的发展阶段 18

2.2 人工智能产品的发展史 19

2.3 人工智能产品的认知误区 25

2.4 人工智能产品和互联网产品的区别 26

2.4.1 互联网时代的产品特性 26

2.4.2 人工智能时代的产品特性 29

2.5 典型人工智能产品 32

2.5.1 可穿戴设备 32

2.5.2 智能家居 37

2.5.3 智能医疗产品 40

2.5.4 应用于工业制造领域的产品 42

2.6 本章小结 43

第3章 人工智能产品经理 44

3.1 人工智能时代产品经理面临的挑战 45

3.2 产品经理的进阶与学习之路 48

3.3 产品分析模型 52

3.4 本章小结 61

第4章 人工智能技术体系 62

4.1 机器学习 63

4.1.1 传统软件和机器学习的逻辑差异 64

4.1.2 机器学习的学习模式 65

4.1.3 监督学习 67

4.1.4 无监督学习 72

4.1.5 半监督学习 73

4.1.6 强化学习 75

4.2 机器学习——回归 76

4.3 机器学习——分类 78

4.4 机器学习——聚类 83

4.5 深度学习 87

4.5.1 深度学习的神经学基础 87

4.5.2 人工神经网络的特点 91

4.5.3 典型的人工神经网络 91

4.6 机器学习框架 101

4.6.1 TensorFlow 103

4.6.2 Caffe 105

4.6.3 PyTorch 105

4.6.4 CNTK 106

4.7 企业开放平台 106

4.7.1 百度AI开放平台 107

4.7.2 阿里云PAI平台 110

4.8 人工智能开发语言 121

4.8.1 Python 121

4.8.2 R语言 122

4.8.3 MATLAB 122

4.9 本章小结 123

第5章 人工智能产品构建 124

5.1 人工智能产品概述 125

5.2 效益分析 126

5.3 市场分析 127

5.3.1 客群分析 128

5.3.2 竞争对手分析 129

5.4 价值主张分析 132

5.4.1 解放劳动者 132

5.4.2 优化生产工具 138

5.4.3 价值陷阱 141

5.5 技术分析 142

5.5.1 人工智能产品分类 142

5.5.2 传统算法和人工神经网络的选择 147

5.5.3 神经网络设计 152

5.5.4 产品技术实现 154

5.6 人工智能产品的实践过程 155

5.6.1 数据标注 155

5.6.2 模型训练及调优 158

5.6.3 模型验证 159

5.6.4 产品评估 161

5.7 本章小结 164

第6章 人工智能产品实战 165

6.1 商品推荐系统实战 166

6.1.1 推荐系统基本原理 166

6.1.2 实战操作 169

6.1.3 模型评估分析 173

6.2 图像识别实战 174

6.2.1 指标体系设计 177

6.2.2 基于TensorFlow实现 177

6.2.3 基于开放平台实现 180

6.2.4 模型评估分析 188

6.3 雾霾预测实战 189

6.3.1 实战操作 190

6.3.2 模型评估分析 196

6.4 新闻分类实战 197

6.5 图像风格转换 203

6.6 常见数据集 214

6.7 本章小结 219

后记 220

致谢 222

延伸阅读 223

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