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发表于2025-03-06
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图书介绍
2020-4-1 平装 9787121387838
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图书描述
高飞:资深产品专家,拥有数学、计算机、药学等多个学位及交叉学科背景。在大数据与人工智能领域专注于行业与技术的结合,拥有超过7 年的人工智能算法与产品经验,对产业互联网的相关业务与商业模式研究深入。高级科学家(Senior Scientist),曾在中国科学院化学研究所及Pharmaron 公司从事小分子药物研发工作。2014 年开始从事人工智能算法研究及产品研发工作,主持研发了国内**药物临床前智能数据平台,得到国家食品药品监督管理总局药品审译中心(CDE)的高度认可。多次主持研发了区域电子病历及健康档案大数据平台(服务于江西、山东等省)。曾应邀主持国际**杂志《科学》中国年会医疗与脑科学分会。曾应邀参与协和医院“协和百年”信息规划项目,提供临床科研智能平台设计方案。现主持研发人工智能辅助工业符号语言识别系统,为诸多传统行业加速赋能。现为某世界 500 强大型科技企业产品总监,资深产品专家,国家慢病防控信息技术委员会理事,中国药学会高级会员,中国卫生信息学会常务理事,人人都是产品经理社区首批专栏作家。
目录
第1 章 人工智能时代的产品思考 / 1
1.1 人工智能产品 / 2
1.2 体系――人工智能产品框架 / 11
1.3 基础――数据的进化 / 15
1.4 方法――人工智能领域的研究方法 / 19
1.5 商业――人工智能时代的商业模式 / 25
参考文献 / 32
第2 章 无行业不智能 / 34
2.1 互联网的行业认知 / 36
2.1.1 互联网时代的下半场――产业互联网的兴起 / 36
2.1.2 如何才能懂行业 / 39
2.2 产业互联网的行业属性 / 45
2.2.1 产品需求的行业属性 / 45
2.2.2 产品逻辑的行业属性 / 47
2.3 行业与人工智能技术 / 52
2.3.1 人工智能与行业效率提高 / 53
2.3.2 人工智能与产业创新 / 54
参考文献 / 55
第3 章 人工智能产品的构建 / 56
3.1 逻辑梳理 / 59
3.1.1 人工智能产品逻辑体系 / 59
3.1.2 人工智能产品设计原则与方法 / 60
3.2 需求转化 / 65
3.2.1 需求与数据 / 65
3.2.2 需求的产品转化 / 66
3.3 数据准备 / 68
3.3.1 数据获取 / 68
3.3.2 数据治理 / 70
3.3.3 数据标注 / 84
3.4 模型建立 / 85
3.4.1 知识建模 / 86
3.4.2 非知识建模 / 89
3.4.3 特征工程 / 89
3.4.4 算法的选择 / 95
3.4.5 模型的开发 / 96
3.5 模型评估 / 98
3.5.1 模型的业务评估 / 98
3.5.2 模型的量化评估 / 98
3.6 沟通――构建人工智能产品的软技能 / 106
3.6.1 沟通分析 / 107
3.6.2 沟通控制 / 120
参考文献 / 122
第4 章 产品中的人工智能算法 / 126
4.1 算法概述 / 127
4.2 基于线性模型构建用户画像 / 130
4.2.1 线性回归 / 131
4.2.2 逻辑斯蒂回归 / 135
4.2.3 聚类算法 / 139
4.3 图像的处理原理 / 141
4.3.1 神经网络简介 / 141
4.3.2 神经网络算法概述 / 143
4.3.3 BP 神经网络 / 147
4.3.4 卷积神经网络 / 154
4.3.5 基于深度学习的目标检测 / 160
4.3.6 胶囊网络简介 / 162
4.4 自然语言处理与文本挖掘 / 163
4.4.1 自然语言处理流程 / 164
4.4.2 语料特征提取方法 / 169
4.4.3 循环神经网络 / 175
4.5 阿尔法狗系统的原理 / 177
4.5.1 博弈论基础 / 177
4.5.2 极小化极大算法 / 179
4.5.3 蒙特卡罗树搜索 / 182
4.5.4 强化学习 / 185
4.5.5 阿尔法狗系统 / 190
4.6 机器的逻辑推断 / 192
4.6.1 贝叶斯理论 / 192
4.6.2 马尔可夫网络 / 202
4.6.3 马尔可夫逻辑网络 / 205
参考文献 / 208
第5 章 产品经理的进化 / 211
5.1 产品经理的思考 / 212
5.1.1 产品经理的成长路径 / 212
5.1.2 中年产品经理的危机与未来 / 216
5.2 人工智能产品经理 / 223
5.2.1 人工智能产品经理的基本技能 / 223
5.2.2 人工智能产品经理的工作流程 / 232
5.3 如何成为人工智能产品经理 / 234
5.3.1 产品能力 / 234
5.3.2 技术能力 / 236
5.3.3 行业能力 / 241
参考文献 / 241
· · · · · · (
收起)
随着人工智能技术在越来越多的行业中应用,诸多问题也随之而来,最主要的问题在于人工智能技术与行业的结合深度不足。在大多数情况下,人工智能技术只能解决表层的行业问题,对于深层的业务问题赋能不足。当前急需探索人工智能技术与行业结合的方法与模式。本书结合了笔者构建人工智能产品的实际经验,从人工智能产品流程、行业能力模型、人工智能技术等方面详细地叙述了人工智能产品的构建过程,特别突出了人工智能技术应用于行业的分析方法。本书也阐述了人工智能产品经理的工作流程、思维方式及成长路径。本书可作为现阶段想了解人工智能产品构建过程的人,或想成为人工智能产品经理的人的学习素材,也可作为各行各业人士了解人工智能产品构建过程的参考书。
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用户评价
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##从入门到放弃…第一章和最后一章有点凑字数的成分 #2021年读完的第13本书
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##不错 具有实操价值
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##实用
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##整体还是不错,定位和内容都不错。人工智能大势所趋,对很多想投身其中的新手很有落地实际帮助!
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##整体不错,对入门者友好,举的例子中生物医药类项目还是有点小众。
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##最早期公司用算法解决问题,后期把算法抽离出来,做成单独的产品卖给别人。科普类的书籍。
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