AI產品經理手冊 艾琳.布拉西斯 9787302674320 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:清華大學
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書名:AI產品經理手冊
ISBN:9787302674320
出版社:清華大學
著編譯者:艾琳.布拉西斯
頁數:242
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1687818
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內容簡介

通過本書將可以了解不同類型的AI,如何將AI整合到產品或業務中,以及支持創建AI產品或將AI集成到現有產品所需的基礎設施。熟悉實踐管理AI產品開發流程、評估和優化AI模型,以及應對與AI產品相關的複雜倫理和法律問題等相關知識。通過案例研究和學習,在快速發展的AI和機器學習領域保持領先地位。

作者簡介

艾琳·布拉西斯 是國際WELL建築研究所的數字產品和數據主管。她擁有經濟學學士學位,在學習數據科學和大數據分析方面的慕課(MOOC)后,還在Thinkful上學習了一門數據科學的課程。在加入IWBI前,Irene曾擔任特斯拉的運營分析師、Gesture的數據科學家、Beekin的數據產品經理、Tenacity的產品主管。Irene作為《紐約公約》的志願者,擔任「Women in Data」分會的聯合負責人,積極投身於各種志願者活動。她曾策劃並組織過多個AI加速器項目,多次主持以「WaiTalk」(Women in Al為主題的系列演講活動。此外,她還每月組織一次關於數據和AI書籍的讀書會。

目錄

第I部分 AI的基礎:術語、基礎設施、AI類型以及AI產品案例
第1章 構建AI產品所需要的基礎設施和工具
1 1 定義:什麼是AI,什麼不是AI
1 2 機器學習與深度學習的區別
1 2 1 機器學習
1 2 2 深度學習
1 3 機器學習的學習類型
1 3 1 監督學習
1 3 2 無監督學習
1 3 3 半監督學習
1 3 4 強化學習
1 4 流程順序:最佳流程及其過程
1 4 1 步驟1:數據可用性和集中化
1 4 2 步驟2:持續維護
1 5 資料庫基礎:資料庫、數據倉庫、數據湖和湖倉
1 5 1 資料庫
1 5 2 數據倉庫
1 5 3 數據湖(和湖倉)
1 5 4 數據流水線
1 6 項目管理:IaaS
1 7 部署策略:部署與應用模型
1 7 1 影子部署策略
1 7 2 A/B測試模型部署策略
1 7 3 金絲雀部署策略
1 8 AI 領域的成功案例:構建基礎設施的成功案例
1 9 AI 的潛力:AI的發展方向
1 10 本章小結
第2章 AI產品的模型開發和維護
2 1 了解NPD的各個階段
2 1 1 階段1:發現
2 1 2 階段2:定義
2 1 3 階段3:設計
2 1 4 階段4:實施
2 1 5 階段5:市場營銷
2 1 6 階段6:培訓
2 1 7 階段7:發布
2 2 模型類型:從線性回歸到神經網路
2 3 模型訓練:為上線做準備
2 4 模型部署:交付研髮結果
2 5 模型測試和故障排除
2 6 模型刷新:模型更新頻率的倫理規範
2 7 本章小結
第3章 機器學習和深度學習深入剖析
3 1 傳統的AI:機器學習
3 2 新興的AI:深度學習
3 2 1 隱藏的影響
3 2 2 深度學習簡史
3 2 3 神經網路的類型
3 3 新興技術:相關的輔助技術
3 4 可解釋性:倫理、注意事項和責任
3 5 準確性:為成功做準備
3 6 本章小結
第4章 AI產品的商業化
4 1 成功的B2B產品案例
4 2 成功的B2C產品案例
4 3 藍海產品案例
4 4 紅海產品案例
4 5 差異化、顛覆性和主導性戰略產品案例
4 5 1 主導性戰略
4 5 2 顛覆性戰略
4 5 3 差異化戰略
4 6 本章小結
第5章 AI轉型及其對產品管理的影響
5 1 財富和價值:AI革新經濟體系
5 2 商品和服務:商業MVP的增長
5 3 政府和自治:AI塑造社會的邊界和自由
5 4 疾病和健康:AI和納米技術在醫療領域的應用
5 5 基本需求:AI向善
5 6 本章小結
第II部分 構建AI原生產品
第6章 了解AI原生產品
6 1 AI產品開發的階段
6 1 1 階段1:創意
6 1 2 階段2:數據管理
6 1 3 階段3:研發
6 1 4 階段4:部署
6 2 AI/ML產品團隊的最佳組合
6 2 1 AI產品經理
6 2 2 AI/ML/data策略師
6 2 3 數據工程師
6 2 4 數據分析師
6 2 5 數據科學家
6 2 6 機器學習工程師
6 2 7 前端/後端/全棧工程師
6 2 8 UX設計師/研究員
6 2 9 客戶成功
6 2 10 市場/銷售/市場推廣團隊
6 3 技術棧投資
6 4 AI服務產品化:AI產品管理的不同之處
6 5 AI定製化:針對行業和客戶群體的考慮
6 6 銷售AI:產品管理與銷售
6 7 本章小結
第7章 機器學習服務產品化
7 1 AI產品與傳統軟體產品的差異
7 1 1 相似之處
7 1 2 差異之處
7 2 B2B與B2C:產品化的商業模式
7 2 1 領域知識:了解市場需求
7 2 2 實驗:探索群體的需求
7 3 一致性和AIOps/MLOps:信賴與信任
7 4 性能評估:測試、重新訓練和超參數調整
7 5 反饋循環:建立關係
7 6 本章小結
第8章 面向垂直領域、客戶和同行群體的定製化
8 1 特定領域的AI定製化
8 1 1 了解市場
8 1 2 產品設計與市場服務
8 1 3 制定AI產品戰略
8 2 AI產品高度滲透的垂直領域
8 2 1 金融科技
8 2 2 醫療保健
8 2 3 網路安全
8 3 用戶行為分析
8 4 AI產品的價值指標
8 4 1 OKR
8 4 2 KPI
8 4 3 技術指標
8 5 思想引領:向同行學習
8 6 本章小結
第9章 產品的宏觀AI和微觀AI
9 1 宏觀AI:基礎和範疇
9 1 1 機器學習
9 1 2 計算機視覺
9 1 3 自然語言處理
9 1 4 深度學習
9 1 5 機器人技術
9 1 6 專家系統
9 1 7 模糊邏輯/模糊匹配
9 2 微觀AI:功能層面
9 2 1 機器學習(傳統機器學習/深度學習/計算機視覺/自然語言處理)
9 2 2 機器人技術
9 2 3 專家系統
9 2 4 模糊邏輯/模糊匹配
9 3
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