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
· · · · · · (收起)