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《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理技能圖譜》首先對人工智能產(chǎn)品經(jīng)理做了分類，并對每類人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程進(jìn)行了介紹，然后從相關(guān)技術(shù)、數(shù)學(xué)、算法、軟件設(shè)計(jì)、硬件設(shè)計(jì)等方面對人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需掌握和了解的相關(guān)知識(shí)做了詳細(xì)介紹。本書以豐富的實(shí)際案例貫穿始終，對各類人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法論和人工智能技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)說明，方便讀者快速掌握人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀及相關(guān)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方法。
《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理技能圖譜》適合希望或剛剛走上人工智能產(chǎn)品經(jīng)理崗位的讀者閱讀，也適合人工智能相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生或研究生以及教師參考。

前　言

本書附送的技能圖譜里描繪了一部人工智能（Artificial Intelligence，AI）波瀾壯闊的發(fā)展史以及各類AI 新技術(shù)的應(yīng)用案例，相信在可期的未來，AI 技術(shù)將更大地將推動(dòng)商業(yè)發(fā)展，提升人們在信息化時(shí)代的生活質(zhì)量。在AI 技術(shù)從發(fā)展、落地，直至走進(jìn)日常生活的進(jìn)程中，AI 產(chǎn)品經(jīng)理則是連接技術(shù)與產(chǎn)品、科技與生活的橋梁，在某種程度上扮演著智能時(shí)代領(lǐng)路人的角色。
在筆者看來，AI 產(chǎn)品經(jīng)理的工作并不神秘，它可以理解為傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理工作的升級(jí)版，對創(chuàng)新性的要求更高。但不論是AI 產(chǎn)品經(jīng)理還是傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理，核心都是做產(chǎn)品，都是要搞清楚目標(biāo)用戶是誰，為目標(biāo)用戶提供什么價(jià)值，產(chǎn)品是否有更高的性能、更低的價(jià)格、更小的風(fēng)險(xiǎn)，搞清楚關(guān)鍵業(yè)務(wù)是什么，核心資源是什么，以及和上下游周邊的合作伙伴的關(guān)系，從而找到收入來源是什么，并優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)，全面思考，確定方案并執(zhí)行下去。
什么樣的產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)更有前途？一定是處于順應(yīng)歷史進(jìn)程的行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理，不管是新零售還是AI，有潛力的行業(yè)才能有更廣闊的空間。這只是外部的條件，對內(nèi)則要深入到行業(yè) 中去，用行業(yè)知識(shí)打造自己的壁壘。所以作為新時(shí)代的AI產(chǎn)品經(jīng)理，下面這些理念就顯得更為重要：
● 懂行業(yè)的、懂領(lǐng)域基礎(chǔ)技術(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理才能發(fā)揮粘合劑的作用，才能高效地轉(zhuǎn)化技術(shù)。
● 敏銳的察覺力是一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理的能力，從而精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)需求，轉(zhuǎn)化需求并以合適的工具或者服務(wù)滿足需求。
● 每個(gè)產(chǎn)品都有自身的局限性，不要試圖無限拓展產(chǎn)品邊界，邊界清晰的產(chǎn)品才是好產(chǎn)品。
● 需求用研MVP反饋調(diào)整迭代成長，精益產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程就是這樣。有反饋的產(chǎn)品才能更適應(yīng)市場，以手信息來輔助決策，決策都有有效期，不要隨時(shí)更改，但要定期調(diào)整，有計(jì)劃有安排，循序漸進(jìn)。
● 執(zhí)行力是一個(gè)人、一個(gè)團(tuán)隊(duì)的核心競爭力，必須通過鍛煉來形成，沒有執(zhí)行力會(huì)干擾判斷，沒有執(zhí)行力會(huì)降低士氣，沒有執(zhí)行力會(huì)增加成本，長時(shí)間沒有執(zhí)行力會(huì)讓團(tuán)隊(duì)很難再有執(zhí)行力！
● 數(shù)據(jù)處理能力和數(shù)據(jù)理解能力是評(píng)價(jià)一個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理是否合格的重要標(biāo)準(zhǔn)。比如，移動(dòng)均值預(yù)測可以幫助我們做好KPI的制定；加權(quán)平均可以使預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確；決策樹挖掘模型能更好地挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。
盡管創(chuàng)新力是AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力，但創(chuàng)新不易，需要懂得不斷嘗試，更需要懂得接受失敗，特別是在現(xiàn)階段，做AI產(chǎn)品失敗的概率普遍會(huì)大于成功的概率，不斷接受反饋、不斷糾錯(cuò)是必需的過程，付出的糾錯(cuò)成本也是必要的，要做長期價(jià)值主義者，不做短期機(jī)會(huì)主義者。
本書不涉及深?yuàn)W的算法講解，不羅列復(fù)雜的公式推導(dǎo)，不堆砌拗口的行業(yè)術(shù)語，而是用日常對話風(fēng)格的文字，從現(xiàn)階段整體AI產(chǎn)品行業(yè)的現(xiàn)狀出發(fā)，將也許尚不算非常智能但在不斷進(jìn)步的智能產(chǎn)品介紹給讀者，為讀者展示并搭建起完整的AI行業(yè)、技術(shù)、產(chǎn)品的知識(shí)架構(gòu)，幫助希望走上AI產(chǎn)品經(jīng)理崗位的讀者快速進(jìn)入角色。
自學(xué)能力是一名職業(yè)人士的核心能力，保持這個(gè)能力，需要不斷訓(xùn)練、使用、反饋，這也是本書編寫時(shí)想要體現(xiàn)的思想基調(diào)。要想成為一名優(yōu)秀的AI產(chǎn)品經(jīng)理，僅靠本書的知識(shí)深度一定是不夠的，但是當(dāng)身為讀者的你逐漸進(jìn)步，決定去深耕某一個(gè)產(chǎn)品領(lǐng)域時(shí)，相信通過本書附送的技能圖譜，去有意識(shí)地在相應(yīng)的層面加強(qiáng)學(xué)習(xí)，也定會(huì)有所裨益。
筆者自知能力有限，本書的許多觀點(diǎn)更多地是總結(jié)了自己身為AI產(chǎn)品經(jīng)理這些年的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)和拙見，不足之處還請諒解。

張俊林　

前言

第1章　AI產(chǎn)品經(jīng)理不是簡單的當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理遇上AI 001
1.1　三大浪潮看AI技術(shù)發(fā)展 002
1.2　AI產(chǎn)品和AI產(chǎn)品經(jīng)理 003
1.3　成為AI產(chǎn)品經(jīng)理三步走 011
1.3.1　步：找到自己的糖山 011
1.3.2　第二步：找到自己的比較優(yōu)勢 016
1.3.3　第三步：打造閉環(huán)系統(tǒng)，提高自己的能力 020

第2章　不留短板不懂AI技術(shù)做不好AI產(chǎn)品經(jīng)理 025
2.1　如何說自然語言處理 026
2.1.1　什么是自然語言處理 026
2.1.2　自然語言處理包括哪些 026
2.1.3　自然語言處理能做什么 029
2.1.4　熟悉自然語言處理需要哪些知識(shí)儲(chǔ)備 031
2.1.5　自然語言處理可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理做什么 032
2.2　如何看計(jì)算機(jī)視覺 033
2.2.1　什么是計(jì)算機(jī)視覺 033
2.2.2　計(jì)算機(jī)視覺原理是什么 034
2.2.3　計(jì)算機(jī)視覺能做什么 037
2.2.4　熟悉圖像識(shí)別需要哪些知識(shí)儲(chǔ)備 039
2.3　如何記憶知識(shí)圖譜 041
2.3.1　什么是知識(shí)圖譜 041
2.3.2　知識(shí)圖譜的表示與存儲(chǔ) 043
2.3.3　知識(shí)圖譜構(gòu)建過程 045
2.3.4　理解知識(shí)圖譜對AI產(chǎn)品經(jīng)理的意義 048
2.3.5　知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì) 049
2.4　如何理解機(jī)器學(xué)習(xí) 053
2.4.1　什么是機(jī)器學(xué)習(xí) 053
2.4.2　機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用 056
2.4.3　機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)業(yè)務(wù)的構(gòu)建流程 059
2.4.4　理解機(jī)器學(xué)習(xí)對產(chǎn)品經(jīng)理意義 063
2.5　如何聽語音識(shí)別 064
2.5.1　什么是語音識(shí)別 064
2.5.2　語音識(shí)別原理及流程 064
2.5.3　熟悉語音識(shí)別需要哪些知識(shí)儲(chǔ)備 066
2.5.4　語音識(shí)別能做什么 068

第3章　一鍵打包AI產(chǎn)品經(jīng)理通識(shí)儲(chǔ)備 071
3.1　萬物皆數(shù) 072
3.1.1　概率論通識(shí)：4個(gè)概念3個(gè)問題 072
3.1.2　線性代數(shù)通識(shí) 076
3.1.3　微積分通識(shí) 079
3.2　熱度排名牛頓冷卻定律 081
3.2.1　什么是牛頓冷卻定律 081
3.2.2　牛頓冷卻定律在AI場景中的應(yīng)用 082
3.3　有限的因子預(yù)測結(jié)果費(fèi)米推論 082
3.4　通過現(xiàn)象推斷規(guī)律貝葉斯定理 084
3.4.1　什么是貝葉斯定理 085
3.4.2　貝葉斯定理舉例說明 085
3.4.3　貝葉斯定理AI應(yīng)用說明 086
3.5　事務(wù)的判斷與推薦余弦相似度 087
3.5.1　什么是余弦相似度 087
3.5.2　余弦相似度應(yīng)用說明 089
3.5.3　使用余弦相似度注意事項(xiàng) 090
3.6　在挑選與下手之間做決定停止理論 091
3.6.1　什么是停止 091
3.6.2　如何應(yīng)用停止 093
3.6.3　對AI產(chǎn)品經(jīng)理的借鑒意義 093
3.7　學(xué)會(huì)舉一反三遷移學(xué)習(xí) 094
3.7.1　什么是遷移學(xué)習(xí) 094
3.7.2　如何進(jìn)行遷移學(xué)習(xí) 095
3.7.3　對AI產(chǎn)品經(jīng)理的啟發(fā) 096

第4章　AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法論 099
4.1　摒棄直覺，打造自己的AI產(chǎn)品MVP 100
4.1.1　如何設(shè)計(jì)AI產(chǎn)品MVP 101
4.1.2　打造AI產(chǎn)品MVP的三大方法 102
4.2　算法未來世界的真規(guī)則 103
4.2.1　通用算法有哪些 104
4.2.2　如何選擇算法 111
4.3　數(shù)據(jù)標(biāo)注人工智能的催化劑 111
4.3.1　數(shù)據(jù)標(biāo)注模型 111
4.3.2　數(shù)據(jù)標(biāo)注類型 113
4.3.3　標(biāo)注流程 117
4.4　專業(yè)領(lǐng)域的高效停用詞庫 118
4.4.1　什么是停用詞 118
4.4.2　為什么要建停用詞庫 119
4.4.3　如何搭建專業(yè)停用詞庫 119
4.5　先知智能搜索聯(lián)想 121
4.5.1　需求分析 122
4.5.2　解決方案 123
4.6　對話的藝術(shù) 125
4.6.1　刪繁就簡三秋樹 126
4.6.2　知我心者知我求 126
4.6.3　老嫗?zāi)芙?127
4.6.4　一言一語總關(guān)情 127
4.6.5　欲說莫休 128
4.7　AI產(chǎn)品經(jīng)理的極致理論和數(shù)據(jù)信仰 129

第5章　博聞強(qiáng)識(shí)有儲(chǔ)備軟件AI產(chǎn)品經(jīng)理錦囊 131
5.1　AI產(chǎn)品的中樞神經(jīng)AI數(shù)據(jù)中臺(tái) 132
5.1.1　什么是AI數(shù)據(jù)中臺(tái) 132
5.1.2　AI 數(shù)據(jù)中臺(tái)整體架構(gòu) 132
5.1.3　AI 數(shù)據(jù)中臺(tái)解決的問題 133
5.1.4　AI數(shù)據(jù)中臺(tái)團(tuán)隊(duì) 134
5.1.5　AI數(shù)據(jù)中臺(tái)中的產(chǎn)品經(jīng)理定位 135
5.2　金融變革者智能保顧 136
5.2.1　什么是智能保顧 136
5.2.2　智能保顧現(xiàn)處于什么階段 136
5.2.3　智能保顧的發(fā)展方向 138
5.3　讓垂直領(lǐng)域?qū)υ捫蜋C(jī)器人更好地和你交流 139
5.3.1　問題的語義理解 139
5.3.2　知識(shí)庫構(gòu)建 141
5.4　資訊革命槍智能推薦系統(tǒng) 142
5.4.1　什么是推薦系統(tǒng) 142
5.4.2　推薦引擎的分類 143
5.4.3　推薦系統(tǒng)中常用的算法 144
5.4.4　如何評(píng)價(jià)一個(gè)推薦系統(tǒng) 146
5.4.5　推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng) 150
5.5　又一個(gè)身份ID聲紋識(shí)別 151
5.5.1　什么是聲紋識(shí)別 151
5.5.2　聲紋識(shí)別的原理 152
5.5.3　聲紋識(shí)別關(guān)鍵技術(shù) 153
5.5.4　聲紋識(shí)別的應(yīng)用 154

第6章　合縱連橫聯(lián)萬物硬件AI產(chǎn)品經(jīng)理錦囊 157
6.1　AI的神經(jīng)觸手傳感器 158
6.1.1　傳感器的類型 158
6.1.2　智能手機(jī)傳感器 160
6.1.3　無人機(jī)傳感器 162
6.1.4　智能家居系統(tǒng)中的傳感器 163
6.1.5　工業(yè)機(jī)器人傳感器 164
6.2　萬物向善人機(jī)交互設(shè)計(jì) 165
6.2.1　人機(jī)交互的發(fā)展 165
6.2.2　人機(jī)交互作用 166
6.2.3　交互設(shè)計(jì)的原則和注意事項(xiàng) 168
6.3　指令傳輸物聯(lián)網(wǎng)通信 169
6.3.1　什么是物聯(lián)網(wǎng)通信 170
6.3.2　物聯(lián)網(wǎng)通信有哪些通信技術(shù) 170
6.3.3　物聯(lián)網(wǎng)通信有哪些協(xié)議 173
6.3.4　物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)選型考量因素 175
6.4　王冠上的寶石AI芯片 178
6.4.1　什么是AI芯片 178
6.4.2　AI芯片的分類 180
6.4.3　AI芯片的研發(fā)方向 180
6.5　從零開始做智能硬件 181
6.5.1　需求階段 181
6.5.2　立項(xiàng)階段 182
6.5.3　開發(fā)階段 184
6.5.4　測試階段 187
6.5.5　MP階段 187
6.5.6　總結(jié) 188

第7章　他山之石典型AI產(chǎn)品剖析 189
7.1　智能家居 190
7.1.1　智能電視機(jī) 190
7.1.2　智能空調(diào)器 192
7.1.3　智能洗衣機(jī) 193
7.1.4　智能家具 193
7.1.5　智能家居操作系統(tǒng) 195
7.2　無人駕駛 197
7.2.1　什么是真正的無人駕駛 197
7.2.2　無人駕駛首先普及的應(yīng)用場景 198
7.2.3　無人駕駛系統(tǒng)的基本架構(gòu) 199
7.2.4　無人駕駛的傳感裝置 200
7.2.5　計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用 201
7.3　智能音箱 203
7.3.1　智能音箱功能介紹 203
7.3.2　智能音箱交互設(shè)計(jì) 205
7.3.3　語音交互異常情況的解決方案 207
7.3.4　語音交互的幾點(diǎn)原則 207
7.3.5　國內(nèi)語音技術(shù)提供商 208
7.4　智能安防 212
7.4.1　AI技術(shù)在安防領(lǐng)域應(yīng)用 212
7.4.2　智能安防主要涉及的算法及技術(shù) 213
7.4.3　智能安防對產(chǎn)品經(jīng)理的要求 214
7.5　智能客服 216
7.5.1　客服系統(tǒng)的發(fā)展歷程 217
7.5.2　智能客服系統(tǒng)搭建 217
7.5.3　設(shè)計(jì)智能客服系統(tǒng)時(shí)會(huì)遇到的問題 222

第8章　職業(yè)進(jìn)階當(dāng)AI產(chǎn)品經(jīng)理遇上未來 227

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