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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