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內(nèi)容簡介

　　人工智能是近年來發(fā)展迅速的一個領(lǐng)域，越來越多的公司正在探索B端產(chǎn)品的商業(yè)模式和技術(shù)落地。與此同時，人工智能行業(yè)的發(fā)展也帶動了大量的人才需求，產(chǎn)品經(jīng)理是其中非常重要的崗位之一，也給很多準備入行和轉(zhuǎn)型進入這一隊伍的人員提出了一系列的要求和挑戰(zhàn)?！禕端產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊》以人工智能行業(yè)為背景，用7章內(nèi)容介紹了什么是人工智能產(chǎn)品經(jīng)理、人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的基本技術(shù)能力、人工智能產(chǎn)品市場洞察、人工智能產(chǎn)品規(guī)劃、人工智能產(chǎn)品設計、人工智能產(chǎn)品GTM和案例實踐?！禕端產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊》基于作者的從業(yè)經(jīng)驗編寫，全面展示了B端產(chǎn)品經(jīng)理的成長軌跡和工作思路。《B端產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊》適合準備入行人工智能領(lǐng)域成為B端產(chǎn)品經(jīng)理的讀者閱讀，也適合想要從技術(shù)人才轉(zhuǎn)型為產(chǎn)品經(jīng)理的讀者閱讀。通過閱讀《B端產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊》，讀者能夠理清工作思路，提高其在產(chǎn)品經(jīng)理崗位的核心競爭力。

作者簡介

　　李博，阿里云AI產(chǎn)品經(jīng)理，畢業(yè)于北京郵電大學，曾出版《機器學習實踐應用》一書。在校期間開始探索AI創(chuàng)業(yè)項目，參與過智能獵頭、智能單車、機器學習平臺等項目。畢業(yè)后加入阿里云，從早期開始參與了人工智能平臺的建設，深入?yún)⑴c了AI平臺的產(chǎn)品和商業(yè)化模式設計，有多年B端產(chǎn)品經(jīng)理從業(yè)經(jīng)驗。除此之外，他還是一個熱衷于自媒體運營的技術(shù)達人，從 2013年開始撰寫技術(shù)類文章，是CSDN博客專家、云棲社區(qū)博客專家，個人公眾號“凡人機器學習”在機器學習領(lǐng)域頗有影響力，擁有過萬粉絲。他還在知乎（賬號昵稱：Garvin Li）和今日頭條（賬號昵稱：比特到商業(yè)智能）運營著自己的技術(shù)博客。

圖書目錄

目錄
第　1章什么是人工智能產(chǎn)品經(jīng)理　1
1．1　人工智能行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀　1
1．1．1　人工智能技術(shù)的發(fā)展歷史　1
1．1．2　人工智能市場的情況概述　9
1．2　人工智能商業(yè)化產(chǎn)品經(jīng)理的工作內(nèi)容　15
1．2．1　市場調(diào)研及產(chǎn)品規(guī)劃　16
1．2．2　產(chǎn)品功能設計概述　16
1．2．3　建立產(chǎn)品服務體系　17
1．2．4　客戶市場運營　17
1．3　人工智能產(chǎn)品新人如何上手　18
1．3．1　校招產(chǎn)品經(jīng)理如何上手　18
1．3．2　如何轉(zhuǎn)型為人工智能產(chǎn)品經(jīng)理　22
1．3．3　新人如何伴隨新產(chǎn)品成長　24
1．3．4　新人如何在成熟產(chǎn)品體系下找到位置　25
1．4　ToB和ToC產(chǎn)品的主要區(qū)別　26
1．4．1　產(chǎn)品的核心競爭力　27
1．4．2　Buyer和User的區(qū)別　28
1．4．3　競品間的能力壁壘　29
1．5　人工智能商業(yè)化產(chǎn)品的生命周期　30
1．5．1　需求調(diào)研階段　31
1．5．2　工具開發(fā)階段　32
1．5．3　產(chǎn)品公測階段　33
1．5．4　產(chǎn)品商業(yè)化階段　34
1．5．5　產(chǎn)品生態(tài)化階段　35
1．6　本章小結(jié)　36
1．7　解惑答疑　37
第　2章人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的基本技術(shù)能力　38
2．1　產(chǎn)品經(jīng)理需要懂技術(shù)嗎　38
2．1．1　了解技術(shù)的好處　39
2．1．2　產(chǎn)品經(jīng)理如何學習技術(shù)　41
2．1．3　如何劃分技術(shù)和業(yè)務的邊界　42
2．2　人工智能技術(shù)體系　43
2．2．1　人工智能技術(shù)架構(gòu)概述　43
2．2．2　計算硬件資源層　44
2．2．3　分布式框架層　47
2．2．4　經(jīng)典算法和深度學習算法　50
2．2．5　模型和業(yè)務　57
2．3　本章小結(jié)　61
2．4　解惑答疑　61
第3章　人工智能產(chǎn)品市場洞察　63
3．1　市場分析　63
3．1．1　PEST分析法　63
3．1．2　市場“集中度”VS“滲透率”　71
3．1．3　市場產(chǎn)業(yè)鏈分析　74
3．2　用戶需求分析　77
3．2．1　用戶需求的幾個維度　78
3．2．2　用戶洞察的方法　80
3．2．3　客戶分層　83
3．2．4　客戶畫像模型　86
3．3　競品分析　88
3．3．1　競品分析的誤區(qū)　89
3．3．2　用WHW法確定競品范圍　90
3．3．3　競品分析的幾個維度　92
3．4　本章小結(jié)　96
3．5　解惑答疑　97
第4章　人工智能產(chǎn)品規(guī)劃　98
4．1　產(chǎn)品定義　99
4．2　產(chǎn)品目標　100
4．3　梳理參與者權(quán)責　101
4．4　產(chǎn)品業(yè)務流程及架構(gòu)　103
4．5　具體實施計劃　104
4．6　本章小結(jié)　106
4．7　解惑答疑　107
第5章　人工智能產(chǎn)品設計　108
5．1　售賣模式設計　108
5．1．1　按時間維度區(qū)分　109
5．1．2　按功能維度區(qū)分　113
5．2　權(quán)限體系設計　115
5．2．1　角色的設計　116
5．2．2　權(quán)限點的設計　117
5．3　SLA的設計　119
5．3．1　時間周期　120
5．3．2　服務的可用性　120
5．3．3　賠付標準　121
5．4　產(chǎn)品功能設計　121
5．4．1　產(chǎn)品功能設計格式規(guī)范說明　122
5．4．2　產(chǎn)品功能設計模式　132
5．5　本章小結(jié)　137
5．6　解惑答疑　138
第6章　人工智能產(chǎn)品GTM　139
6．1　確定市場　140
6．2　營銷　142
6．3　售賣策略　144
6．4　成功案例封裝　147
6．5　本章小結(jié)　149
6．6　解惑答疑　149
第7章　案例實踐——從零規(guī)劃聯(lián)邦建模平臺　151
7．1　定義問題和解決問題　151
7．2　聯(lián)邦學習市場洞察　152
7．2．1　客戶需求分析　152
7．2．2　客戶分層　153
7．2．3　客戶Persona畫像　156
7．2．4　市場分析　158
7．2．5　市場洞察總結(jié)　164
7．3　聯(lián)邦學習產(chǎn)品規(guī)劃　166
7．3．1　產(chǎn)品定義　166
7．3．2　產(chǎn)品目標　167
7．3．3　梳理參與者權(quán)責　168
7．3．4　產(chǎn)品業(yè)務流程及架構(gòu)　169
7．3．5　具體實施計劃　171
7．3．6　聯(lián)邦學習平臺產(chǎn)品規(guī)劃總結(jié)　173
7．4　聯(lián)邦學習產(chǎn)品設計　174
7．4．1　售賣模式　174
7．4．2　權(quán)限體系設計　176
7．4．3　SLA設計　178
7．4．4　產(chǎn)品功能設計　179
7．5　聯(lián)邦學習GTM策略　193
7．6　本章小結(jié)　193
附錄　關(guān)于商業(yè)化和產(chǎn)品建設的思考　195
市場反饋是產(chǎn)品的根本推動力　195
用戶體驗與商業(yè)模式的矛盾　196
選擇定制化需求還是標準化需求　198
價格和產(chǎn)品能力的關(guān)系　199
總結(jié)　199