第1章 AI新手认识AI 1
1.1 AI的历史和算法 1
1.1.1 AI的历史 1
1.1.2 AI的三大学派 3
1.1.3 AI的三次大发展 5
1.2 AI领域的奠基者 6
1.3 AI的发展现状 12
1.3.1 AI的发展概况 12
1.3.2 AI相关行业的发展现状 15
1.3.3 AI相关公司的发展现状 18
1.3.4 AI相关行业的人才现状 21
1.4 AI产品经理的现状 26
1.4.1 岗位需求与人员素质不匹配 26
1.4.2 AI产品经理来源广泛 27
1.4.3 成为AI产品经理可能遇到的主要问题及解决方案 29
1.5 AI产品经理认识AI的3个阶段、9个过程 31
1.6 AI产品经理应该了解的算法 32
1.6.1 传统算法 32
1.6.2 AI算法 33
1.6.3 传统算法和AI算法的区别、联系 36
1.7 AI＝数据＋算法＋算力 38
第2章 从零开始成为AI产品经理 42
2.1 AI带来的改变与挑战 42
2.1.1 AI带来的改变 42
2.1.2 AI带来的挑战 45
2.2 AI产品经理与传统产品经理的区别 46
2.2.1 面向的用户不同 46
2.2.2 工作内容不同 48
2.2.3 技术方案的维度不同 49
2.3 打造AI产品的流程 50
2.3.1 打造传统软件的流程 50
2.3.2 打造硬件产品的流程 54
2.3.3 打造AI产品的流程 58
2.3.4 打造AI产品的实际案例 59
2.3.5 打造AI产品的创新因素 59
2.4 AI产品经理应该具备的思维 60
2.4.1 多样化思维 60
2.4.2 差异化思维 61
2.4.3 穿透思维 61
2.4.4 大道思维 62
2.5 成为AI产品经理的方法 63
2.5.1 非技术背景的人员如何转型成为AI产品经理 63
2.5.2 有技术背景的人员如何转型成为AI产品经理 68
2.5.3 有技术背景的人员转型成为AI产品经理的案例 69
2.6 AI产品经理的创新方法 70
2.6.1 用户协同创新 71
2.6.2 影响用户协同创新的因素 72
2.6.3 AI产品的创新方法 76
2.7 成为AI产品经理的核心路径 79
第3章 非技术出身的AI产品经理应该了解的AI技术 84
3.1 常见的AI技术 84
3.1.1 自然语言生成 85
3.1.2 语音识别 92
3.1.3 虚拟代理 97
3.1.4 机器学习平台 101
3.1.5 GPU和其他设备 116
3.1.6 决策管理技术 118
3.1.7 深度学习技术 121
3.1.8 生物特征识别技术 133
3.1.9 机器人技术 146
3.1.10 文本分析和自然语言处理 151
3.2 从企业视角看AI技术 157
3.3 AI产品经理应该知道的AI技术 160
3.3.1 AI产品经理对AI技术的理解 162
3.3.2 热门的AI算法 163
3.3.3 深度学习大热背后的力量 165
3.3.4 AI产品经理应该了解的深度学习算法及其应用 167
3.3.5 AI技术的落地 170
3.4 AI技术小白的学习资料 170
3.5 AI技术小白的学习方法 173
第4章 AI时代产品需求的特点和落地 184
4.1 AI时代产品需求的新特点 184
4.2 AI时代寻找产品需求的方法 188
4.2.1 重新定义寻找产品需求的方法 188
4.2.2 外部方法 192
4.2.3 内部方法 193
4.2.4 AI时代的产品创新源自产品经理的自我增强 194
4.2.5 小结：成为AI产品经理的心路历程 197
4.3 AI时代产品需求落地的方法 197
4.3.1 AI产品的落地 197
4.3.2 裸眼3D智能试衣镜 202
4.3.3 AI衣柜 203
第5章 AI重新定义敏捷开发 207
5.1 AI时代更需要敏捷开发 207
5.1.1 什么是敏捷开发 207
5.1.2 产品总监带领团队执行敏捷开发的方法、步骤 214
5.1.3 认识AI时代的敏捷开发 217
5.1.4 机器学习MVP的成本 222
5.2 创新的敏捷开发管理 225
第6章 AI思维 226
6.1 AI产品经理需要AI思维 226
6.1.1 AI产品经理需要AI思维矩阵 226
6.1.2 AI产品经理如何构建AI思维 227
6.2 AI思维的拓展 229
6.2.1 AI思维的作用和重要性 229
6.2.2 AI生态思维 229
6.2.3 AI工程思维 230
6.3 AI产品经理要懂得心理学知识 230
6.4 AI产品经理的心力 231
6.4.1 认知力：产品方向的致知力 231
6.4.2 方法论力：事上练 232
6.4.3 迭代力：初心不动、随机而动 233
6.4.4 验证力：知行合一 235
第7章 AI产品美学 236
7.1 AI产品美学的科学性 236
7.1.1 一根：定义落地 236
7.1.2 二脉：行为落地 237
7.1.3 三通：认知落地 237
7.1.4 四达：交互落地 237
7.2 将美学融入AI产品 238
7.3 AI＋场景美学 239
7.3.1 懂用户之美 239
7.3.2 懂痛点之美 239
7.3.3 爆款产品之美 240
7.4 AI产品的美学目标 240
7.5 AI产品美学综述 240
7.6 如何培养产品美学观 241
第8章 AI赋能产品的实例 242
8.1 AI＋金融保险 242
8.2 AI＋医疗健康 245
8.3 AI＋工具软件 249
8.4 AI＋商业服务 253
8.4.1 数字化转型下的AI 253
8.4.2 AI一定会颠覆所有商业模式 254
8.4.3 AI在商业中的具体应用 255
8.4.4 预测未来最好的方法就是创造未来 255
8.5 AI＋新零售 258
8.5.1 零售行业更需要个性化 258
8.5.2 新零售化解供需矛盾 258
8.5.3 AI赋能新零售的案例 260
8.6 AI＋机器人 262
8.7 AI＋安防 267
8.7.1 安防市场的发展特点 267
8.7.2 安防企业进行规划建设的典型实例——佳都科技 268
8.7.3 AI赋能安防的实战化应用 270
8.7.4 AI赋能安防的四大方向 273
8.8 AI＋农业 274
8.8.1 农业正在迅速实现数字化 275
8.8.2 农业AI技术迅猛发展 275
8.8.3 AI技术在农业领域应用的前景 276
8.8.4 AI技术不仅仅是为了精确农业 277
8.8.5 AI对农民的影响 278
8.8.6 AI赋能农业的具体应用 278
8.9 AI＋交通 282
8.10 AI＋文化产业 286
8.11 AI＋教育 289
8.12 AI＋物流 293
8.13 AI＋工业 298
8.13.1 AI早已进入工业领域 298
8.13.2 从AI到工业智能 299
8.13.3 AI赋能工业的具体应用 300
8.14 AI＋家居 302
8.15 AI＋法律服务 304
8.15.1 政策方向 304
8.15.2 技术变革 304
8.15.3 行业态度 304
8.15.4 市场规模 305
8.15.5 案例分析 305
8.16 AI＋社交 307
8.16.1 AI如何赋能社交 307
8.16.2 AI赋能社交对生活的改善 307
8.16.3 社交AI的现实应用 308
8.16.4 AI赋能社交的案例 308
8.17 AI＋人力资源管理 309
8.18 AI＋房地产 310
8.19 AI＋旅游 314
8.20 AI＋信息通信 316
8.21 AI＋城市公共服务 318
后记：AI重新定义产品经理 322