手把手構建人工智能產品：產品經理的AI實操手冊 ( 簡體 字) |
| 作者：高飛 | 類別：1. -> 程式設計 -> 人工智慧 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 52617
詢問書籍請說出此書號！【有庫存】
NT售價： 295 元 |
| 出版日：4/1/2020 |
| 頁數：256 |
| 光碟數：0 |
|
站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
| |
加入購物車  │加到我的最愛
(請先登入會員) |
| ISBN：9787121387838 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：序
擁抱人工智能時代
在大數據時代，各行各業時時刻刻都在產生海量、多樣的數據，我們被數據淹沒。
數據正在成為一種新的生產資料，從數據中洞察趨勢、掌握規律對于挖掘新的知識、促進創新和驅動經濟增長大有益處，大數據已經成為社會和經濟發展的新動力。但是，人不可能看到所有數據，所以只能通過一些手段去分析數據，然后得出結論，用于指導工作。人工智能是最能夠充分利用大數據的一種技術、一種思維、一種路徑，其產生的作用不亞于大數據本身，而且人工智能所擁有的自我學習和認知能力會不斷增強，其應用必然會向各個行業和領域滲透。
從生產力的角度來看，如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正成為推動人類邁入智能時代的決定性力量。人工智能這門科學的應用目標隨著時代的發展而變化，它一方面不斷創新發展，另一方面越來越廣泛地向更加復雜、超越一般人所能及的目標趨近。當前，人工智能理論和方法已被廣泛應用于各個領域，比如本書中提到的教育、金融、醫藥、交通、安防等領域通過人工智能的創新實現了行業效率的提高。
從互聯網價值角度來看，消費互聯網行業正進入成熟階段，而產業互聯網行業方興未艾。消費互聯網以個人用戶為中心，產業互聯網以提高行業效率為核心。行業性正成為人工智能技術發展的重要方向，只有按照行業需求去設計人工智能產品，才能使之更好地發揮作用。人工智能產品注重從數據中獲取信息，從數據中挖掘事物之間的關系，從需求到數據，從數據到規律，用規律滿足需求，人工智能產品的構建是不斷迭代、不斷優化模型的過程。經過多年的發展，人工智能技術成功跨越了科學與應用之間的“技術鴻溝”，突破了從“不能用”“不好用”到“可以用”的技術拐點，但是距離“很好用”還存在諸多瓶頸，如數據、能耗、泛化、可解釋性、可靠性、安全性等。期待這些瓶頸在各方努力下可以得到很好的克服，未來人工智能技術一定會給越來越多的行業帶來更大的創新動力和變革機遇。
很高興看到高飛先生充分利用自己多年來在人工智能領域積累的經驗，以滿腔的熱情撰寫了《手把手構建人工智能產品》這本書。本書首先介紹了人工智能產品的定義、框架及行業與人工智能技術，特別強調了人工智能技術需要與行業場景緊密相連才能體現出巨大的價值。然后結合作者數十年的行業經驗和實踐經歷，以產品為主線，通過邏輯梳理、需求轉化、數據準備、模型建立、模型評估五個步驟詳
細地分析和解釋人工智能產品的構建過程，并結合具體場景講解產品中的人工智能算法，讓讀者可以結合自己的產品的情況進行應用和實踐。最后從產業互聯網角度講述人工智能產品經理應該具備的技能。如本書中所述，無行業不智能，行業能力是人工智能產品經理真正的“鐵飯碗”；產品經理只有深挖行業需求、選擇恰當的行業數據，才能設計出成功的人工智能產品，才能構建符合行業場景的人工智能模型。
與單純介紹人工智能技術的書籍不同，本書結合了作者多年深耕醫療行業的經驗，其內容更加貼合軟件工程實踐。本書為人工智能領域的從業人員提供了一種簡單、平滑但步步深入的學習方法，旨在幫助立志在人工智能領域有所作用為的人快速入行，非常有現實指導意義。
高飛先生邀請我為本書作序，我非常榮幸。這是一本值得經常翻看的好書，充分體現了作者具有深厚的理論基礎且非常注重實務。高飛先生工作繁忙，但仍然能投入很大精力、付出很多心血完成這本書，而且寫得如此精彩和深入淺出，這使我感到驚訝和敬佩。我想他一定希望所有讀者都能更好地擁抱人工智能時代，讓人工智能技術得到更快、更廣泛的發展和應用。
——高傳貴
浪潮集團副總裁
山東國數愛健康醫療大數據有限公司董事長
前言
我是一位特殊的產品經理，其原因還要從我的經歷說起。在做產品經理之前，我在傳統的醫藥行業工作，是一位從事藥物研發的科技工作者。在一次偶然的機會下，我應邀參加國際醫藥論壇，發現國外醫藥界的醫藥數據情報系統能準確而高效地獲得信息。自此，我便投身于醫藥數據平臺的研發工作。到2020 年，我已經在產品崗位上工作了7 年。
近幾年隨著科技的發展，人工智能熱潮迭起，一時間全社會、全行業都在呼喚具備人工智能及相關技術的人才。隨著時間的推移，人工智能產品依然大受追捧，但在另一方面卻逐步趨于平靜。現在人們逐步認識到脫離業務討論人工智能技術沒有意義，也幾乎不存在通用性的人工智能產品。人工智能技術要發揮作用，就必須與行業深度結合。人工智能技術本質上并不是解決用戶痛點的“大殺器”，而是一個能夠快速解決用戶痛點的“加速器”，人們越來越清晰地意識到人工智能技術的發展離不開業務。
2020 年伊始，新型冠狀病毒肺炎疫情迅速傳播，給各行各業帶來了沖擊，尤其是線下產業。在此期間，我本人也參與了AI 輔助篩選對抗新型冠狀病毒感染藥物的一系列工作。在抗擊疫情的一段時間里，人工智能技術發揮了其獨有的安全、高效的特點。在醫院感染科病房里，醫用機器人被應用于病房消毒與病人護理等方面，減小了新型冠狀病毒肺炎社區性傳播的概率；通過人工智能技術可以高效地篩選應對新型冠狀病毒的藥物，并可以直接對這些分子結構進行分析。這正是人工智能技術在社會生活中的真實應用。
人工智能產品的開發需要兩類人的參與。一是可以實現人工智能技術的工程師，如算法工程師，其根據所要解決的具體場景和問題，又可以細分為圖像處理算法、推薦算法、自動駕駛算法、語音識別算法等方面的工程師。二是可以將人工智能技術和行業知識相結合，并能通過產品和項目的落地實現最終商業目標的人工智能產品經理。目前由于各個行業對人工智能技術的重視，算法工程師已經成為企業招聘的熱點。
隨著時間的推移，人們逐漸認識到僅有人工智能技術并不能做出優秀的產品，要做出優秀的產品還需要能夠將人工智能技術和行業知識相結合的人才。
本書的特點在于基于行業與業務來討論人工智能技術，并介紹人工智能產品的構建方法。本書撰寫的初衷在于表明如何將業務與人工智能技術相結合，本書中具體討論了相關的方法與思維過程。
本書分為 5 章來討論人工智能產品的相關問題。
第 1 章綜合概括了當前人工智能產品的應用、體系、基礎、方法、商業方面的內容。在應用方面，概括了人工智能產品在各個領域的應用情況。在體系方面，概括了人工智能產品的基本框架。在基礎方面，突出了數據基礎的重要性，并闡述了數據科學的發展與應用。在方法方面，介紹了人工智能領域的研究方法。在商業方面，對比了互聯網產品與人工智能產品商業模式的異同，并提出了具體的商業手段。
第 2 章突出了人工智能與行業屬性間的關系，介紹了人工智能技術的價值在于能夠與行業屬性相結合。本章結合產品互聯網的相關特點，給出了行業屬性的分析方法，并著重討論了數據探索與行業之間的聯系。
第 3 章闡述了人工智能產品的構建過程，通過邏輯梳理、需求轉化、數據準備、模型建立、模型評估等步驟說明了人工智能產品的構建過程。同時重點強調了溝通是人工智能產品建設過程中重要的軟技能。
第 4 章結合實際應用場景，介紹了部分人工智能算法。算法原理是開發人工智能產品的重要知識基礎。根據筆者的實際經驗，只有深度了解算法原理并將其與行業知識相結合，才能構建出真正能解決行業痛點的人工智能產品。本章介紹了線性模型、圖像處理相關算法、自然語言處理相關算法、阿爾法狗系統的原理及機器推斷技術等相關內容。
第 5 章主要討論了人工智能產品經理的相關問題。產品經理應該如何應對中年危機，產品經理的核心價值是什么等，這些問題都是本章討論的重點。本章還說明了人工智能產品經理的必要技能、工作流程，以及如何成為人工智能產品經理。
本書主要面向互聯網行業的產品經理，以及各行各業對人工智能產品有興趣的讀者。本書十分強調行業的重要性，從一種全新的視角來介紹人工智能技術在行業中的應用，同時提供一種通過人工智能技術解決傳統領域問題的思維方式。
針對人工智能產品的開發，本書通過對人工智能產品體系的構建，提供了一套完整的人工智能產品開發體系與路徑。針對產品經理的發展，本書重點強調了行業能力是產品經理的核心能力，只有把握住對行業的深度認知，產品經理才能有較好的發展。本書的特點是可操作性強，書中提供了切實可行的分析方法，可以幫助產品經理構建知識體系。
針對希望成為產品經理的讀者，本書主要立足于行業，告訴讀者什么才是產品經理的核心價值。基于行業認知去進行產品思考，對新入行的產品經理而言非常重要。
對于非互聯網行業的讀者，本書是一本關于人工智能產品的科普讀物。本書中介紹的很多分析方法適用于各個行業，本書可以作為傳統行業與人工智能行業之間的橋梁。通過閱讀本書，傳統行業人士或許能獲得一些靈感，從而能利用人工智能技術創造出更加優秀的產品。
最后，感謝在寫書過程中一直支持、幫助我的每個人。
感謝浪潮集團副總裁、山東國數愛健康醫療大數據有限公司董事長高傳貴先生親自為本書作序。感謝產品界及投資界專家蘇杰、江天帆、王玉峰、曹成明、丁紅霞、Kevin、劉津為本書撰寫推薦語。
感謝我的實習生張宇璨、李詩?為本書文字做了校對工作。
感謝電子工業出版社的圖書策劃編輯林瑞和、董雪為本書出版做了大量工作。
由于本人水平有限，書中不足之處在所難免，歡迎各位讀者提出寶貴意見。
——高 飛 |
內容簡介：隨著人工智能技術在越來越多的行業中應用，諸多問題也隨之而來，最主要的問題在于人工智能技術與行業的結合深度不足。在大多數情況下，人工智能技術只能解決表層的行業問題，對于深層的業務問題賦能不足。當前急需探索人工智能技術與行業結合的方法與模式。本書結合了筆者構建人工智能產品的實際經驗，從人工智能產品流程、行業能力模型、人工智能技術等方面詳細地敘述了人工智能產品的構建過程，特別突出了人工智能技術應用于行業的分析方法。本書也闡述了人工智能產品經理的工作流程、思維方式及成長路徑。本書可作為現階段想了解人工智能產品構建過程的人，或想成為人工智能產品經理的人的學習素材，也可作為各行各業人士了解人工智能產品構建過程的參考書。 |
目錄：第1 章 人工智能時代的產品思考 / 1
1.1 人工智能產品 / 2
1.2 體系——人工智能產品框架 / 11
1.3 基礎——數據的進化 / 15
1.4 方法——人工智能領域的研究方法 / 19
1.5 商業——人工智能時代的商業模式 / 25
參考文獻 / 32
第2 章 無行業不智能 / 34
2.1 互聯網的行業認知 / 36
2.1.1 互聯網時代的下半場——產業互聯網的興起 / 36
2.1.2 如何才能懂行業 / 39
2.2 產業互聯網的行業屬性 / 45
2.2.1 產品需求的行業屬性 / 45
2.2.2 產品邏輯的行業屬性 / 47
2.3 行業與人工智能技術 / 52
2.3.1 人工智能與行業效率提高 / 53
2.3.2 人工智能與產業創新 / 54
參考文獻 / 55
第3 章 人工智能產品的構建 / 56
3.1 邏輯梳理 / 59
3.1.1 人工智能產品邏輯體系 / 59
3.1.2 人工智能產品設計原則與方法 / 60
3.2 需求轉化 / 65
3.2.1 需求與數據 / 65
3.2.2 需求的產品轉化 / 66
3.3 數據準備 / 68
3.3.1 數據獲取 / 68
3.3.2 數據治理 / 70
3.3.3 數據標注 / 84
3.4 模型建立 / 85
3.4.1 知識建模 / 86
3.4.2 非知識建模 / 89
3.4.3 特征工程 / 89
3.4.4 算法的選擇 / 95
3.4.5 模型的開發 / 96
3.5 模型評估 / 98
3.5.1 模型的業務評估 / 98
3.5.2 模型的量化評估 / 98
3.6 溝通——構建人工智能產品的軟技能 / 106
3.6.1 溝通分析 / 107
3.6.2 溝通控制 / 120
參考文獻 / 122
第4 章 產品中的人工智能算法 / 126
4.1 算法概述 / 127
4.2 基于線性模型構建用戶畫像 / 130
4.2.1 線性回歸 / 131
4.2.2 邏輯斯蒂回歸 / 135
4.2.3 聚類算法 / 139
4.3 圖像的處理原理 / 141
4.3.1 神經網絡簡介 / 141
4.3.2 神經網絡算法概述 / 143
4.3.3 BP 神經網絡 / 147
4.3.4 卷積神經網絡 / 154
4.3.5 基于深度學習的目標檢測 / 160
4.3.6 膠囊網絡簡介 / 162
4.4 自然語言處理與文本挖掘 / 163
4.4.1 自然語言處理流程 / 164
4.4.2 語料特征提取方法 / 169
4.4.3 循環神經網絡 / 175
4.5 阿爾法狗系統的原理 / 177
4.5.1 博弈論基礎 / 177
4.5.2 極小化極大算法 / 179
4.5.3 蒙特卡羅樹搜索 / 182
4.5.4 強化學習 / 185
4.5.5 阿爾法狗系統 / 190
4.6 機器的邏輯推斷 / 192
4.6.1 貝葉斯理論 / 192
4.6.2 馬爾可夫網絡 / 202
4.6.3 馬爾可夫邏輯網絡 / 205
參考文獻 / 208
第5 章 產品經理的進化 / 211
5.1 產品經理的思考 / 212
5.1.1 產品經理的成長路徑 / 212
5.1.2 中年產品經理的危機與未來 / 216
5.2 人工智能產品經理 / 223
5.2.1 人工智能產品經理的基本技能 / 223
5.2.2 人工智能產品經理的工作流程 / 232
5.3 如何成為人工智能產品經理 / 234
5.3.1 產品能力 / 234
5.3.2 技術能力 / 236
5.3.3 行業能力 / 241
參考文獻 / 241 |
| 序： |
