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  • AI产品经理 方法、技术与实战 王泽楷 著 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 王泽楷 著著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-10-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 王泽楷 著著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-10-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-10-01
    • 字数:252
    • 页数:320
    • 开本:32开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111711773
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    AI产品经理 方法、技术与实战

    作  者:王泽楷 著
    定  价:99
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2022年10月01日
    页  数:336
    装  帧:平装
    ISBN:9787111711773
    主编推荐

    相对于其他互联网产品经理,AI产品经理除需要掌握推荐的产品经理的技能外,还必须掌握机器学习、机器视觉、语言识别等专业技术。价值AI产品都是融合多种技术的大型产品,在工程化落地方面有更多的挑战,所以AI产品经理还要掌握产品工程化的方法。这也是市面上AI产品经理紧缺、高薪的原因。本书基于AI产品经理的上述需求进行了深度介绍,尤其是技术和工程化这两个其他互联网产品经理存在明显不足的方向,本书进行了非常详细的阐述。

    内容简介

    这是一本指导AI产品真正实现商业化落地的专业技术书。书中内容接近围绕产品落地、商业化展开,既提供了不同类型AI产品的落地方案,又提供了具体的方法、技巧,还提供了安防、制造、汽车等多个典型行业的应用案例无论是从技术或其他岗位转型AI产品经理,还是从其他方向的产品经理岗位转型AI产品经理,都可以通过本书弥补欠缺的相关知识。而对于已经入门的AI产品经理,阅读本书可以了解算法、中台、业务等各类AI产品的落地方案,掌握快速、高效、高质量落地产品的方法论。本书共包括4篇13章的内容第一篇(第1~2章)对AI产品及AI产品经理进行全方位深入解读,目的是让读者真正理解AI产品经理这个职位,这是做好这份工作的基础。另外,本篇还重点介绍了如何成为AI产品经理和如何规划AI产品经理职业发展路径第二篇(第3~6章)从机器学习入手,逐渐拓展到以计算机视觉、语音识别、语义理解为核心的多模态内容理解技术、行为主义的机器null

    作者简介

    王泽楷 亚太人工智能学会资深数字孪生研究专家,曾任平安科技、商汤科技任AI高级产品专家。近10年来一直工作于AI领域技术和产品一线,曾参与多个世界500强企业的AI建设项目、多个一线城市的城市级AI应用落地,在AI技术、产品的项目应用等方面积累了丰富的经验。 曾从事深度学习算法研究工作,发表AI相关专利论文6篇。经历了新一代人工智能技术发展,对以深度神经网络为代表的人工智能技术的发展有深刻理解。对计算机视觉有深入研究,长期跟踪研究前沿技术趋势。 硕士毕业于法国南特大学,拥有电子工程专业和测控(机器视觉)专业双硕士学位。

    精彩内容

         对于超AI的可能性,仍有讦多不同的观点,一些研究员认为,通过人类的进化和修改人类的生物特征,可获得更强大的生物智能,因此超AI其实只是人类和计算机的高度融合,而非新的物种。而另一些研究员认为,在通用AI出现之后,由于其在记忆、知识储备、并行处理等维度均会大大超越人类,因此会形成一个新物种,且变得比人类强大。 尼克·博斯特罗姆提到,对比计算机和生物,生物神经元的工作频率峰值为200Hz,比现代的2GHz的微处理器慢了7个数量级。神经元在速度不超过120m/s的轴突上传输信号,而现有的电子处理核心可以以光速进行通信,这个差距是2000倍以上。而在扩展协同能力上,许多计算机可以弹性增加计算能力,这一点也是人类智能难以匹敌的。 AI在发展过程中产生过许多技术路线,形成了许多技术学派,无论是哪种技术学派,最终目标都是为了迈向强Anull

    目录
    前言
    第一篇AI与AI产品经理
    第1章深入理解AI和AI产品2
    1.1全方位认识AI2
    1.1.1AI的定义2
    1.1.2AI的三大学派6
    1.1.3AI的发展历程8
    1.1.4AI的发展政策11
    1.2深入理解AI产品12
    1.2.1什么是AI产品12
    1.2.2AI技术产品化13
    1.2.3AI产品产业化和标准化14
    1.2.4AI产品落地的价值与难题16
    第2章AI产品经理19
    2.1什么是AI产品经理19
    2.2怎样成为优秀的AI产品经理21
    2.2.1AI产品经理的职业规划23
    2.2.2AI产品经理的知识体系24
    第二篇AI技术
    第3章机器学习28
    3.1机器学习概述28
    3.1.1监督学习30
    3.1.2无监督学习31
    3.1.3强化学习32
    3.1.4自监督学习33
    3.2深度学习34
    3.2.1什么是深度学习34
    3.2.2深度学习的发展和局限38
    3.2.3迁移学习40
    3.2.4大规模预训练模型40
    3.3生成对抗网络42
    3.4元学习44
    3.4.1基于度量的元学习45
    3.4.2基于优化的元学习47
    3.5联邦学习与隐私计算48
    3.5.1什么是联邦学习48
    3.5.2联邦学习的分类50
    3.5.3联邦学习框架与应用53
    3.6AutoML/AutoDL55
    3.6.1什么是AutoML55
    3.6.2自动化数据处理与增强56
    3.6.3自动模型生成—神经架构搜索58
    3.6.4自动模型压缩62
    3.7可解释AI64
    第4章多模态感知及理解67
    4.1计算机视觉67
    4.1.1图像生成69
    4.1.2图像处理71
    4.1.3立体视觉73
    4.1.4图像分类79
    4.1.5图像检测80
    4.1.6图像分割82
    4.1.7目标跟踪85
    4.2语音识别87
    4.2.1基本概念87
    4.2.2传统语音识别流程90
    4.2.3端到端深度学习语音识别93
    4.2.4声纹识别97
    4.3自然语言处理99
    4.3.1概述99
    4.3.2NLP的分析层次100
    4.3.3信息抽取105
    4.3.4知识图谱108
    4.3.5机器翻译116
    4.3.6对话系统119
    4.4多模态内容理解122
    ……

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