前言
第1章 AI产品经理—不是简单的“当产品经理遇上AI” 001
1.1 三大浪潮看AI技术发展 002
1.2 AI产品和AI产品经理 003
1.3 成为AI产品经理三步走 011
1.3.1 第一步：找到自己的糖山 011
1.3.2 第二步：找到自己的比较优势 016
1.3.3 第三步：打造闭环系统，提高自己的能力 020
第2章 不留短板—不懂AI技术做不好AI产品经理 025
2.1 如何“说”—自然语言处理 026
2.1.1 什么是自然语言处理 026
2.1.2 自然语言处理包括哪些 026
2.1.3 自然语言处理能做什么 029
2.1.4 熟悉自然语言处理需要哪些知识储备 031
2.1.5 自然语言处理可以帮助产品经理做什么 032
2.2 如何“看”—计算机视觉 033
2.2.1 什么是计算机视觉 033
2.2.2 计算机视觉原理是什么 034
2.2.3 计算机视觉能做什么 037
2.2.4 熟悉图像识别需要哪些知识储备 039
2.3 如何“记忆”—知识图谱 041
2.3.1 什么是知识图谱 041
2.3.2 知识图谱的表示与存储 043
2.3.3 知识图谱构建过程 045
2.3.4 理解知识图谱对AI产品经理的意义 048
2.3.5 知识图谱的设计 049
2.4 如何“理解”—机器学习 053
2.4.1 什么是机器学习 053
2.4.2 机器学习的应用 056
2.4.3 机器学习相关业务的构建流程 059
2.4.4 理解机器学习对产品经理意义 063
2.5 如何“听”—语音识别 064
2.5.1 什么是语音识别 064
2.5.2 语音识别原理及流程 064
2.5.3 熟悉语音识别需要哪些知识储备 066
2.5.4 语音识别能做什么 068
第3章 一键打包—AI产品经理通识储备 071
3.1 万物皆数 072
3.1.1 概率论通识：4个概念3个问题 072
3.1.2 线性代数通识 076
3.1.3 微积分通识 079
3.2 热度排名—牛顿冷却定律 081
3.2.1 什么是牛顿冷却定律 081
3.2.2 牛顿冷却定律在AI场景中的应用 082
3.3 有限的因子预测结果—费米推论 082
3.4 通过现象推断规律—贝叶斯定理 084
3.4.1 什么是贝叶斯定理 085
3.4.2 贝叶斯定理举例说明 085
3.4.3 贝叶斯定理AI应用说明 086
3.5 事务的判断与推荐—余弦相似度 087
3.5.1 什么是余弦相似度 087
3.5.2 余弦相似度应用说明 089
3.5.3 使用余弦相似度注意事项 090
3.6 在挑选与下手之间做决定—最优停止理论 091
3.6.1 什么是最优停止 091
3.6.2 如何应用最优停止 093
3.6.3 对AI产品经理的借鉴意义 093
3.7 学会举一反三—迁移学习 094
3.7.1 什么是迁移学习 094
3.7.2 如何进行迁移学习 095
3.7.3 对AI产品经理的启发 096
第4章 AI产品设计方法论 099
4.1 摒弃直觉，打造自己的AI产品MVP 100
4.1.1 如何设计AI产品MVP 101
4.1.2 打造AI产品MVP的三大方法 102
4.2 算法—未来世界的真规则 103
4.2.1 通用算法有哪些 104
4.2.2 如何选择算法 111
4.3 数据标注—人工智能的催化剂 111
4.3.1 数据标注模型 111
4.3.2 数据标注类型 113
4.3.3 标注流程 117
4.4 专业领域的高效停用词库 118
4.4.1 什么是停用词 118
4.4.2 为什么要建停用词库 119
4.4.3 如何搭建专业停用词库 119
4.5 先知—智能搜索联想 121
4.5.1 需求分析 122
4.5.2 解决方案 123
4.6 对话的艺术 125
4.6.1 删繁就简三秋树 126
4.6.2 知我心者知我求 126
4.6.3 老妪能解 127
4.6.4 一言一语总关情 127
4.6.5 欲说莫休 128
4.7 AI产品经理的“极致理论”和“数据信仰” 129
第5章 博闻强识有储备—软件AI产品经理锦囊 131
5.1 AI产品的中枢神经—AI数据中台 132
5.1.1 什么是AI数据中台 132
5.1.2 AI 数据中台整体架构 132
5.1.3 AI 数据中台解决的问题 133
5.1.4 AI数据中台团队 134
5.1.5 AI数据中台中的产品经理定位 135
5.2 金融变革者—智能保顾 136
5.2.1 什么是智能保顾 136
5.2.2 智能保顾现处于什么阶段 136
5.2.3 智能保顾的发展方向 138
5.3 让垂直领域对话型机器人更好地和你交流 139
5.3.1 问题的语义理解 139
5.3.2 知识库构建 141
5.4 资讯革命第一枪—智能推荐系统 142
5.4.1 什么是推荐系统 142
5.4.2 推荐引擎的分类 143
5.4.3 推荐系统中常用的算法 144
5.4.4 如何评价一个推荐系统 146
5.4.5 推荐系统的冷启动 150
5.5 又一个身份ID—声纹识别 151
5.5.1 什么是声纹识别 151
5.5.2 声纹识别的原理 152
5.5.3 声纹识别关键技术 153
5.5.4 声纹识别的应用 154
第6章 合纵连横联万物—硬件AI产品经理锦囊 157
6.1 AI的神经触手—传感器 158
6.1.1 传感器的类型 158
6.1.2 智能手机传感器 160
6.1.3 无人机传感器 162
6.1.4 智能家居系统中的传感器 163
6.1.5 工业机器人传感器 164
6.2 万物向善—人机交互设计 165
6.2.1 人机交互的发展 165
6.2.2 人机交互作用 166
6.2.3 交互设计的原则和注意事项 168
6.3 指令传输—物联网通信 169
6.3.1 什么是物联网通信 170
6.3.2 物联网通信有哪些通信技术 170
6.3.3 物联网通信有哪些协议 173
6.3.4 物联网通信技术选型考量因素 175
6.4 王冠上的宝石—AI芯片 178
6.4.1 什么是AI芯片 178
6.4.2 AI芯片的分类 180
6.4.3 AI芯片的研发方向 180
6.5 从零开始做智能硬件 181
6.5.1 需求阶段 181
6.5.2 立项阶段 182
6.5.3 开发阶段 184
6.5.4 测试阶段 187
6.5.5 MP阶段 187
6.5.6 总结 188
第7章 他山之石—典型AI产品剖析 189
7.1 智能家居 190
7.1.1 智能电视机 190
7.1.2 智能空调器 192
7.1.3 智能洗衣机 193
7.1.4 智能家具 193
7.1.5 智能家居操作系统 195
7.2 无人驾驶 197
7.2.1 什么是真正的无人驾驶 197
7.2.2 无人驾驶首先普及的应用场景 198
7.2.3 无人驾驶系统的基本架构 199
7.2.4 无人驾驶的传感装置 200
7.2.5 计算机视觉的应用 201
7.3 智能音箱 203
7.3.1 智能音箱功能介绍 203
7.3.2 智能音箱交互设计 205
7.3.3 语音交互异常情况的解决方案 207
7.3.4 语音交互的几点原则 207
7.3.5 国内语音技术提供商 208
7.4 智能安防 212
7.4.1 AI技术在安防领域应用 212
7.4.2 智能安防主要涉及的算法及技术 213
7.4.3 智能安防对产品经理的要求 214
7.5 智能客服 216
7.5.1 客服系统的发展历程 217
7.5.2 智能客服系统搭建 217
7.5.3 设计智能客服系统时会遇到的问题 222
第8章 职业进阶—当AI产品经理遇上未来 227
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