[Подлинное] ИИ расширение возможностей ИИ, переопределяющее менеджер по продукту, ИИ искусственный интеллект, преобразование и эксплуатацию эпохи AI ERA.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Поскольку ИИ применяется во все большем количестве отраслей, ценность расширения прав и возможностей ИИ постепенно отражается.Начиная с сущности ИИ, эта книга вводит историю разработки технологии ИИ и теоретических результатов, а затем объясняет, как систематически стоять и применять технологию ИИ на основе мобильного Интернета и больших данных.Эта книга направлена на то, чтобы предоставить читателям информацию и пути для обучения технологии ИИ, а также взгляды и идеи полировки продуктов искусственного интеллекта. “ яма”.С нетерпением ждем, чтобы мы развивались и живем вместе в эпоху ИИ и сталкиваемся с лучшими продуктами ИИ и лучше в будущем.
 
1.1 История и алгоритмы AI 1
1.1.1 История ИИ 1
1.1.2 Три основные школы ИИ 3
1.1.3 Три основных события в AI 5
1.2 Основатели сферы ИИ 6
1.3 Текущий статус разработки AI 12
1.3.1 Обзор развития ИИ 12
1.3.2 Состояние развития отраслей, связанных с ИИ 15
1.3.3 Статус развития компаний, связанных с ИИ 18
1.3.4 Текущий статус талантов в отраслях, связанных с искусственным интеллектом 21
1.4 Текущий статус менеджеров по продуктам ИИ 26
1.4.1 Несоответствие требований к должности и качества персонала 26
1.4.2 Менеджеры по продуктам ИИ приходят из самых разных источников 27
1.4.3 Основные проблемы и решения, с которыми можно столкнуться при работе менеджером по продукту ИИ 29
1.5 Менеджеры по продуктам ИИ понимают 3 этапа и 9 процессов ИИ 31
1.6 Алгоритмы, которые должны знать менеджеры по продуктам ИИ 32
1.6.1 Традиционный алгоритм 32
1.6.2 Алгоритм ИИ 33
1.6.3 Различия и связи между традиционными алгоритмами и алгоритмами ИИ 36
1.7 AI = вычислительная мощность алгоритма данных 38
Глава D2, начиная с нуля, становится менеджером по продуктам AI 42
2.1 Изменения и проблемы, вызванные AI 42
2.1.1 Изменения, внесенные AI 42
2.1.2 Проблемы, вызванные AI 45
2.2 Разница между менеджерами по продуктам ИИ и традиционными менеджерами по продуктам 46
2.2.1 Разные пользователи 46
2.2.2 Различное содержание работы 48
2.2.3 Различные аспекты технических решений 49
2.3 Процесс создания продуктов ИИ 50
2.3.1 Процесс создания традиционного программного обеспечения 50
2.3.2 Процесс создания аппаратных изделий 54
2.3.3 Процесс создания продуктов ИИ 58
2.3.4 Практические примеры создания продуктов ИИ 59
2.3.5 Инновационные факторы для создания продуктов искусственного интеллекта 59
2.4 Представление о том, что менеджеры по продуктам ИИ должны иметь 60
2.4.1 Разнообразное мышление 60
2.4.2 Дифференцированное мышление 61
2.4.3 Проницательное мышление 61
2.4.4 Авенюное мышление 62
2.5 Как стать менеджером по продукту ИИ 63
2.5.1 Как люди с нетехническим образованием могут превратиться в менеджеров по продуктам ИИ 63
2.5.2. Как люди с техническим опытом превратятся в менеджера по продукту AI 68
2.5.3 Случаи трансформации персонала с техническим опытом в менеджеров по искусственным средствам 69
2.6 Метод инноваций менеджера по продуктам AI 70
2.6.1 Пользовательские кооперативные инновации 71
2.6.2 Факторы, влияющие на совместную инновации пользователей 72
2.6.3 Метод инноваций продуктов AI 76
2.7 Основной путь становления менеджером по продукту AI 79
Глава D3 Менеджер по продуктам AI нетехнического происхождения должен понимать технологию ИИ 84
3.1 Общие методы искусственного интеллекта 84
3.1.1 Генерация естественного языка 85
3.1.2 Распознавание речи 92
3.1.3 Виртуальный прокси 97
3.1.4 Платформа машинного обучения 101
3.1.5 GPU и другие устройства 116
3.1.6 Методы управления принятием решений 118
3.1.7 Технология глубокого обучения 121
3.1.8 Биометрические технологии 133
3.1.9 Робототехника 146
3.1.10 Анализ текста и обработка естественного языка 151
3.2 Взгляд на технологию искусственного интеллекта с точки зрения предприятий 158
3.3 Технология искусственного интеллекта, которую должны знать менеджеры по продуктам искусственного интеллекта 160
3.3.1 Понимание технологии ИИ менеджером по продукту ИИ 162
3.3.2 Популярный алгоритм ИИ 163
3.3.3 Глубокое изучение силы за жарой 165
3.3.4 Менеджер по продуктам ИИ должен понимать алгоритмы глубокого обучения и его применение 167
3.3.5 Внедрение технологии искусственного интеллекта 170
3.4 Technology Technology Xiaobai Учебные материалы 170
3.5 Technology AI Technology метод обучения Xiaobai 173
Глава D4 Характеристики требований и посадки AI возраста и посадки 184
4.1 Новые функции спроса на продукт в эпоху AI 184
4.2 Как найти спрос на продукт в эпоху ИИ 188
4.2.1 Методы перестройки, чтобы найти потребности продукта 188
4.2.2 Внешние методы 192
4.2.3 Внутренние методы 193
4.2.4 Инновация в продуктах в эпоху ИИ происходит от самооценки менеджеров по продуктам 194
4.2.5 Резюме: Путешествие стать менеджером по продукту ИИ 197
4.3 Методы спроса на продукт в эпоху AI 197
4.3.1 Посадка продуктов ИИ 197
4.3.2 Naked Eye 3D Smart Test Mirror 202
4.3.3 AI Гардероб 203
ГЛАВА D5 AI STINGED AGILE DEVELOPPTION 207
5.1 Эра AI требует гибкой разработки 207
5.1.1 Что такое гибкая разработка 207
5.1.2 Директор по продукту возглавляет команду по внедрению методов и шагов гибкой разработки 214
5.1.3 Знание гибкого развития эпохи ИИ 217
5.1.4 Стоимость машинного обучения MVP 222
5.2 Инновационное управление Agile Development 225
Глава D6 AI мышление 227
6.1 Менеджер по продукту искусственного интеллекта нуждается в ИИ мышление 227
6.1.1 Менеджер по продукту AI нуждается в матрице мышления ИИ 227
6.1.2 Как построить ИИ мышление 228
6.2 Расширение AI мышления 230
6.2.1 Роль и важность мышления ИИ 230
6.2.2 Экологическое мышление AI 230
6.2.3 Инженерное мышление ИИ 231
6.3 Менеджер по продукту ИИ должен понимать психологические знания 231
6.4 ИС МЕНЕДЕР МЕНЕДЖЕР МЕНЕДЖЕР“ si li” 232
6.4.1 Когнитивная сила: Жили направления продукта 232
6.4.2 Методизм: практика 233
6.4.3 Сила итерации: исходное сердце не движется, случайно движется 235
6.4.4 Проверка: Знание и новичка 236
D7 Глава AI Эстетика 238
7.1 Научная природа эстетики продуктов ИИ 238
7.1.1 Корень: определение посадки 238
7.1.2 Второй импульс: поведенческая посадка 239
7.1.3 Три звена: когнитивная реализация 239
7.1.4 Звезда: интерактивная реализация 239
7.2 Интеграция эстетики в продукты искусственного интеллекта 240
7.3 AI + Сцена Эстетика 241
7.3.1 Понять красоту пользователей 241
7.3.2 Понять красоту болевых точек 241
7.3.3 Красота истории 242
7.3.4 Красота взрывных продуктов 242
7.4 Эстетические цели продуктов AI 242
7.5 Эстетический обзор продукта AI 243
7.6 Как развивать эстетический вид продукта 243
Глава D8 Примеры продуктов расширения прав и возможностей искусственного интеллекта 245
8.1 AI&раз финансовое страхование 245
8.2 AI&раз; медицинское здоровье 248
8.3 AI&раз; инструментальное программное обеспечение 252
8.4 AI&раз; деловые услуги 256
8.5 AI&Раз; новая розничная торговля 261
8.6 AI&раз;бот 265
8.7 AI&Раз; безопасная профилактика 270
8.8 AI&раз; сельское хозяйство 277
8.9 AI&раз;трафик 285
8.10 AI&раз культурная индустрия 289
8.11 AI&раз; образование 293
8.12 AI&раз; логистика 296
8.13 AI&раз; промышленность 301
8.14 AI&раз; дом 305
8.15 AI&раз; юридические услуги 307
8.16 AI&раз; соц. 310
8.17 AI&раз;Управление персоналом 311
8.18 AI&раз; недвижимость 313
8.19 AI&раз; путешествовать 316
8.20 AI&раз; информационная связь 318
8.21 AI&Времена;