第1章 人工智能时代重新定义产品经理 1
1.1 人工智能时代产品的特殊性 3
1.1.1 人工智能是工具，也是新的产品设计思维逻辑 3
1.1.2 人工智能技术给传统的服务和产品赋能 6
1.1.3 构成人工智能产品的三要素 9
1.1.4 人工智能产品成功的必要条件 11
1.2 人工智能产品经理的价值定位 14
1.3 人工智能产品经理需要兼具“软硬”实力 17
1.3.1 人工智能产品经理需要懂技术 17
1.3.2 会用数字表达和评判 19
1.3.3 懂得沟通和协作的艺术 20
1.4 人工智能产品经理入门 23
1.4.1 修炼思维模式：资源、解决方案、目标导向 23
1.4.2 构建知识体系：六大模块 26
1.4.3 参与工程实践 28
第2章 懂行业的产品经理才不会被人工智能淘汰 29
2.1 人工智能时代将公司重新分类 31
2.1.1 人工智能时代公司的分类方式 31
2.1.2 三类公司对产品经理能力的要求 33
2.2 什么叫作“懂行业” 35
2.2.1 六种行业分析维度 36
2.2.2 行业分析案例 38
2.3 如何修炼成为行业产品专家 42
2.3.1 以“点”切入行业 43
2.3.2 深挖“点”，变成“线” 44
2.3.3 横向拓展“线”，变成“面” 46
2.4 本章小结 47
第3章 定义人工智能产品需求 48
3.1 重新定义需求分析 50
3.1.1 从微观、宏观两个角度定义功能性需求 55
3.1.2 越重要，越容易被忽视：定义非功能性需求 56
3.2 量化需求分析 67
3.2.1 为什么要量化需求分析 67
3.2.2 怎么量化需求 70
第4章 人工智能产品体系 76
4.1 人工智能产品实现逻辑 77
4.2 基础设施 81
4.2.1 传感器 81
4.2.2 芯片 85
4.2.3 基础平台 88
4.3 数据采集 90
4.3.1 数据来源 90
4.3.2 数据质量 95
4.4 数据处理 97
4.5 机器“大脑”处理过程：理解、推理和决策 99
4.6 资源配置统筹的关键环节：系统协调 102
4.7 不可逾越的红线：安全、隐私、伦理和道德 104
4.7.1 安全 104
4.7.2 隐私 106
4.7.3 伦理和道德 110
4.8 运维管理 114
第5章 机器学习 118
5.1 什么是机器学习 120
5.1.1 机器学习与几种常见概念的关系 120
5.1.2 机器学习的本质 123
5.2 机器学习流程拆解 128
5.3 人工智能产品经理必备的算法常识 133
5.3.1 算法分类 135
5.3.2 算法的适用场景 143
5.4 机器学习的常见开发平台 148
第6章 人工智能产品经理工作流程 152
6.1 设定清晰的目标 153
6.2 技术预研 155
6.2.1 领域技术基本现状和趋势 156
6.2.2 领域前沿技术 159
6.2.3 常见技术逻辑 162
6.2.4 判断技术切入点 166
6.2.5 总结 167
6.3 需求分析和产品设计 167
6.3.1 造成人工智能产品设计失败常见原因 167
6.3.2 人工智能产品常见设计原则 170
6.3.3 合理制定产品需求优先级 174
6.4 充分参与研发过程 178
6.5 持续的产品运营 181
第7章 方法论、沟通和CEO视角 182
7.1 蜕变的必经之路：端到端产品管理 184
7.1.1 把握流程中的关键节点 184
7.1.2 评审阶段成果 188
7.1.3 复盘 190
7.2 跨部门沟通 192
7.2.1 什么是跨部门沟通 193
7.2.2 跨部门沟通的技巧 194
7.3 用CEO的视角进行产品管理 196
写在后面的话 200