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序 拥抱人工智能时代
前言
第1章 人工智能时代的产品思考
1.1 人工智能产品
1.2 体系——人工智能产品框架
1.3 基础——数据的进化
1.4 方法——人工智能领域的研究方法
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1.5 商业——人工智能时代的商业模式
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参考文献
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第2章 无行业不智能
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2.1 互联网的行业认知
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2.1.1 互联网时代的下半场——产业互联网的兴起
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2.1.2 如何才能懂行业
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2.2 产业互联网的行业属性
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2.2.1 产品需求的行业属性
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2.2.2 产品逻辑的行业属性
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2.3 行业与人工智能技术
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2.3.1 人工智能与行业效率提高
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2.3.2 人工智能与产业创新
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参考文献
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第3章 人工智能产品的构建
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3.1 逻辑梳理
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3.1.1 人工智能产品逻辑体系
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3.1.2 人工智能产品设计原则与方法
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3.2 需求转化
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3.2.1 需求与数据
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3.2.2 需求的产品转化
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3.3 数据准备
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3.3.1 数据获取
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3.3.2 数据治理
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3.3.3 数据标注
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3.4 模型建立
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3.4.1 知识建模
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3.4.2 非知识建模
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3.4.3 特征工程
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3.4.4 算法的选择
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3.4.5 模型的开发
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3.5 模型评估
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3.5.1 模型的业务评估
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3.5.2 模型的量化评估
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3.6 沟通——构建人工智能产品的软技能
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3.6.1 沟通分析
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3.6.2 沟通控制
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参考文献
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第4章 产品中的人工智能算法
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4.1 算法概述
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4.2 基于线性模型构建用户画像
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4.2.1 线性回归
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4.2.2 逻辑斯蒂回归
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4.2.3 聚类算法
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4.3 图像的处理原理
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4.3.1 神经网络简介
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4.3.2 神经网络算法概述
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4.3.3 BP神经网络
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4.3.4 卷积神经网络
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4.3.5 基于深度学习的目标检测
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4.3.6 胶囊网络简介
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4.4 自然语言处理与文本挖掘
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4.4.1 自然语言处理流程
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4.4.2 语料特征提取方法
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4.4.3 循环神经网络
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4.5 阿尔法狗系统的原理
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4.5.1 博弈论基础
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4.5.2 极小化极大算法
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4.5.3 蒙特卡罗树搜索
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4.5.4 强化学习
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4.5.5 阿尔法狗系统
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4.6 机器的逻辑推断
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4.6.1 贝叶斯理论
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4.6.2 马尔可夫网络
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4.6.3 马尔可夫逻辑网络
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参考文献
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第5章 产品经理的进化
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5.1 产品经理的思考
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5.1.1 产品经理的成长路径
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5.1.2 中年产品经理的危机与未来
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5.2 人工智能产品经理
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5.2.1 人工智能产品经理的基本技能
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5.2.2 人工智能产品经理的工作流程
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5.3 如何成为人工智能产品经理
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5.3.1 产品能力
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5.3.2 技术能力
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5.3.3 行业能力
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参考文献
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封底
更新时间:2024-01-19 16:34:23