随着人工智能技术在越来越多的行业中应用，诸多问题也随之而来，很主要的问题在于人工智能技术与行业的结合深度不足。在大多数情况下，人工智能技术只能解决表层的行业问题，对于深层的业务问题赋能不足。当前急需探索人工智能技术与行业结合的方法与模式。本书结合了笔者构建人工智能产品的实际经验，从人工智能产品流程、行业能力模型、人工智能技术等方面详细地叙述了人工智能产品的构建过程，特别突出了人工智能技术应用于行业的分析方法。本书也阐述了人工智能产品经理的工作流程、思维方式及成长路径。本书可作为现阶段想了解人工智能产品构建过程的人，或想成为人工智能产品经理的人的学习素材，也可作为各行各业人士了解人工智能产品构建过程的参考书。

章人工智能时代的产品思考/1
1.1人工智能产品/2
1.2体系――人工智能产品框架/11
1.3基础――数据的进化/15
1.4方法――人工智能领域的研究方法/19
1.5商业――人工智能时代的商业模式/25
参考文献/32
第2章无行业不智能/34
2.1互联网的行业认知/36
2.1.1互联网时代的下半场――产业互联网的兴起/36
2.1.2如何才能懂行业/39
2.2产业互联网的行业属性/45
2.2.1产品需求的行业属性/45
2.2.2产品逻辑的行业属性/47
2.3行业与人工智能技术/52
2.3.1人工智能与行业效率提高/53
2.3.2人工智能与产业创新/54
参考文献/55
第3章人工智能产品的构建/56
3.1逻辑梳理/59
3.1.1人工智能产品逻辑体系/59
3.1.2人工智能产品设计原则与方法/60
3.2需求转化/65
3.2.1需求与数据/65
3.2.2需求的产品转化/66
3.3数据准备/68
3.3.1数据获取/68
3.3.2数据治理/70
3.3.3数据标注/84
3.4模型建立/85
3.4.1知识建模/86
3.4.2非知识建模/89
3.4.3特征工程/89
3.4.4算法的选择/95
3.4.5模型的开发/96
3.5模型评估/98
3.5.1模型的业务评估/98
3.5.2模型的量化评估/98
3.6沟通――构建人工智能产品的软技能/106
3.6.1沟通分析/107
3.6.2沟通控制/120
参考文献/122
第4章产品中的人工智能算法/126
4.1算法概述/127
4.2基于线性模型构建用户画像/130
4.2.1线性回归/131
4.2.2逻辑斯蒂回归/135
4.2.3聚类算法/139
4.3图像的处理原理/141
4.3.1神经网络简介/141
4.3.2神经网络算法概述/143
4.3.3BP神经网络/147
4.3.4卷积神经网络/154
4.3.5基于深度学习的目标检测/160
4.3.6胶囊网络简介/162
4.4自然语言处理与文本挖掘/163
4.4.1自然语言处理流程/164
4.4.2语料特征提取方法/169
4.4.3循环神经网络/175
4.5阿尔法狗系统的原理/177
4.5.1博弈论基础/177
4.5.2极小化极大算法/179
4.5.3蒙特卡罗树搜索/182
4.5.4强化学习/185
4.5.5阿尔法狗系统/190
4.6机器的逻辑推断/192
4.6.1贝叶斯理论/192
4.6.2马尔可夫网络/202
4.6.3马尔可夫逻辑网络/205
参考文献/208
第5章产品经理的进化/211
5.1产品经理的思考/212
5.1.1产品经理的成长路径/212
5.1.2中年产品经理的危机与未来/216
5.2人工智能产品经理/223
5.2.1人工智能产品经理的基本技能/223
5.2.2人工智能产品经理的工作流程/232
5.3如何成为人工智能产品经理/234
5.3.1产品能力/234
5.3.2技术能力/236
5.3.3行业能力/241
参考文献/241