人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：AI時(shí)代PM修煉手冊(cè)

第1章 人工智能時(shí)代重新定義產(chǎn)品經(jīng)理 / 1
1.1 人工智能時(shí)代產(chǎn)品的特殊性 / 3
1.1.1 人工智能是工具，也是新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思維邏輯 / 3
1.1.2 人工智能技術(shù)給傳統(tǒng)的服務(wù)和產(chǎn)品賦能 / 6
1.1.3 構(gòu)成人工智能產(chǎn)品的三要素 / 9
1.1.4 人工智能產(chǎn)品成功的必要條件 / 11
1.2 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的價(jià)值定位 / 14
1.3 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要兼具“軟硬”實(shí)力 / 17
1.3.1 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理需要懂技術(shù) / 17
1.3.2 會(huì)用數(shù)字表達(dá)和評(píng)判 / 19
1.3.3 懂得溝通和協(xié)作的藝術(shù) / 20
1.4 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理入門(mén) / 23
1.4.1 修煉思維模式：資源、解決方案、目標(biāo)導(dǎo)向 / 23
1.4.2 構(gòu)建知識(shí)體系：六大模塊 / 26
1.4.3 參與工程實(shí)踐 / 28
第2章 懂行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理才不會(huì)被人工智能淘汰 / 29
2.1 人工智能時(shí)代將公司重新分類 / 31
2.1.1 人工智能時(shí)代公司的分類方式 / 31
2.1.2 三類公司對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理能力的要求 / 33
2.2 什么叫作“懂行業(yè)” / 35
2.2.1 六種行業(yè)分析維度 / 36
2.2.2 行業(yè)分析案例 / 38
2.3 如何修煉成為行業(yè)產(chǎn)品專家 / 42
2.3.1 以“點(diǎn)”切入行業(yè) / 43
2.3.2 深挖“點(diǎn)”，變成“線” / 44
2.3.3 橫向拓展“線”，變成“面” / 46
2.4 本章小結(jié) / 47
第3章 定義人工智能產(chǎn)品需求 / 48
3.1 重新定義需求分析 / 50
3.1.1 從微觀、宏觀兩個(gè)角度定義功能性需求 / 55
3.1.2 越重要，越容易被忽視：定義非功能性需求 / 56
3.2 量化需求分析 / 67
3.2.1 為什么要量化需求分析 / 67
3.2.2 怎么量化需求 / 70
第4章 人工智能產(chǎn)品體系 / 76
4.1 人工智能產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)邏輯 / 77
4.2 基礎(chǔ)設(shè)施 / 81
4.2.1 傳感器 / 81
4.2.2 芯片 / 85
4.2.3 基礎(chǔ)平臺(tái) / 88
4.3 數(shù)據(jù)采集 / 90
4.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 / 90
4.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量 / 95
4.4 數(shù)據(jù)處理 / 97
4.5 機(jī)器“大腦”處理過(guò)程：理解、推理和決策 / 99
4.6 資源配置統(tǒng)籌的關(guān)鍵環(huán)節(jié)：系統(tǒng)協(xié)調(diào) / 102
4.7 不可逾越的紅線：安全、隱私、倫理和道德 / 104
4.7.1 安全 / 104
4.7.2 隱私 / 106
4.7.3 倫理和道德 / 110
4.8 運(yùn)維管理 / 114
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí) / 118
5.1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí) / 120
5.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與幾種常見(jiàn)概念的關(guān)系 / 120
5.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì) / 123
5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)流程拆解 / 128
5.3 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理必備的算法常識(shí) / 133
5.3.1 算法分類 / 135
5.3.2 算法的適用場(chǎng)景 / 143
5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)開(kāi)發(fā)平臺(tái) / 148
第6章 人工智能產(chǎn)品經(jīng)理工作流程 / 152
6.1 設(shè)定清晰的目標(biāo) / 153
6.2 技術(shù)預(yù)研 / 155
6.2.1 領(lǐng)域技術(shù)基本現(xiàn)狀和趨勢(shì) / 156
6.2.2 領(lǐng)域前沿技術(shù) / 159
6.2.3 常見(jiàn)技術(shù)邏輯 / 162
6.2.4 判斷技術(shù)切入點(diǎn) / 166
6.2.5 總結(jié) / 167
6.3 需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì) / 167
6.3.1 造成人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)失敗常見(jiàn)原因 / 167
6.3.2 人工智能產(chǎn)品常見(jiàn)設(shè)計(jì)原則 / 170
6.3.3 合理制定產(chǎn)品需求優(yōu)先級(jí) / 174
6.4 充分參與研發(fā)過(guò)程 / 178
6.5 持續(xù)的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng) / 181
第7章 方法論、溝通和CEO視角 / 182
7.1 蛻變的必經(jīng)之路：端到端產(chǎn)品管理 / 184
7.1.1 把握流程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) / 184
7.1.2 評(píng)審階段成果 / 188
7.1.3 復(fù)盤(pán) / 190
7.2 跨部門(mén)溝通 / 192
7.2.1 什么是跨部門(mén)溝通 / 193
7.2.2 跨部門(mén)溝通的技巧 / 194
7.3 用CEO的視角進(jìn)行產(chǎn)品管理 / 196
寫(xiě)在后面的話 / 200