智能產(chǎn)品設(shè)計

第1章 導論
1．1 人工智能與設(shè)計
1．1．1 人工智能改變世界
1．1．2 設(shè)計（也）改變世界
1．2 人工智能產(chǎn)品
1．2．1 影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)的人工智能產(chǎn)品
1．2．2 人工智能領(lǐng)域的獨角獸企業(yè)
1．3 新一代人工智能
1．3．1 人工智能的發(fā)展歷程
1．3．2 新一代人工智能的發(fā)展方向
1．3．3 人工智能的本質(zhì)
1．3．4 人工智能的相關(guān)技術(shù)
1．4 智能產(chǎn)品的構(gòu)成要素
1．4．1 技術(shù)要素
1．4．2 人因要素
1．4．3 商業(yè)要素
1．4．4 文化要素
1．5 開始學習
1．6 參考文獻
第2章 能力與流程
2．1 智能產(chǎn)品的設(shè)計能力
2．1．1 專業(yè)能力
2．1．2 普適能力
2．2 智能產(chǎn)品的設(shè)計差異
2．2．1 側(cè)重點的差異
2．2．2 開發(fā)模式的差異
2．2．3 團隊構(gòu)成的差異
2．3 智能產(chǎn)品的設(shè)計流程
2．3．1 機會發(fā)現(xiàn)與團隊構(gòu)建
2．3．2 產(chǎn)品調(diào)研與需求定義
2．3．3 概念生成與測試評價
2．3．4 產(chǎn)品開發(fā)與生產(chǎn)制造
2，3．5 產(chǎn)品發(fā)布與運營維護
2．4 學習資源
25參考文獻
第3章 人工智能的基礎(chǔ)
3．1 什么是人工智能
3．1．1 人工智能的基本內(nèi)容
3．1．2 人工智能的分類
3．2 算法：人工智能的基本動作
3．2．1 求解
3．2．2 識別
3．2．3 預測
3．2．4 其他動作
3．3 數(shù)據(jù)和知識：人工智能的燃料
3．3．1 數(shù)據(jù)獲取
3．3．2 數(shù)據(jù)存儲
3．3．3 知識表示
3．4 算力：人工智能的發(fā)動機
3．5 學習資源
3．6 參考文獻
第4章 機器學習的變革
4．1 什么是機器學習
4．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：機器學習的基本算法
4．2．1 分類
4．2．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．2．3 生成
4．3 大數(shù)據(jù)：機器學習的燃料棒
4．3．1 智能時代的數(shù)據(jù)
4．3．2 數(shù)據(jù)標注
4．3．3 知識圖譜
4．4 算力：機器學習的反應堆
4．4．1 訓練與推斷
4．4．2 端和云
4．5 案例：涂鴉式繪畫系統(tǒng)AlPainting
4．5．1 數(shù)據(jù)集
4．5．2 算法實現(xiàn)
4．5．3 算力支持
4．6 學習資源
4．7 參考文獻
第5章 界面與交互
5．1 智能產(chǎn)品中的界面
5．1．1 信息、媒介和交互
5．1．2 人機界面的發(fā)展
5．1．3 自然人機交互
5．2 視覺通道
5．2．1 觸摸屏
5．2．2 視覺輸出
5．2．3 視覺輸入
5．3 語音交互
5．3．1 語音用戶界面
5．3．2 語音虛擬助手
5．3．3 語音交互的特點
5．4 眼動輸入
5．4．1 眼動檢測i
5．4．2 眼動輸入的應用
5．5 手勢與體態(tài)輸入
5．5．1 手勢與體態(tài)的識別
5．5．2 手勢與體態(tài)識別的應用
5．6 腦機接口
5．6．1 大腦活動的檢測
5．6．2 腦機接口的應用
5．7 學習資源
5．8 參考文獻
……
第6章 虛擬和真實
第7章 心智與體驗
第8章 從算法驅(qū)動到以人為本
第9章 從機器思維到設(shè)計思維
第10章 發(fā)展中的支撐技術(shù)
附錄 實踐案例：增強感知的智能頭盔——齊行