人工智能产品管理和产品设计方法

【培训对象】


【培训收益】

第1 章 人工智能时代的产品思考

1  人工智能的发展和定义

1 人工智能产品 

2 体系――人工智能产品框架 

3 基础――数据的进化 

4 方法――人工智能领域的研究方法 

5 商业――人工智能时代的商业模式

第2 章 无行业不智能 

1 互联网的行业认知 

1 互联网时代的下半场――产业互联网的兴起 

2 产业互联网的行业属性 

2．1 产品需求的行业属性 

2．2 产品逻辑的行业属性

第3 章 人工智能产品的构建 

  1 逻辑梳理 

    1．1 人工智能产品逻辑体系 

    1．2 人工智能产品设计原则与方法 

2 需求转化 

  2．1 需求与数据 

  2．2 需求的产品转化 

3 数据准备 

  3．1 数据获取 

  3．2 数据治理 

  3．3 数据标注 

4 模型建立 

  4．1 知识建模 

  4．2 非知识建模 

  4．3 特征工程 

  4．4 算法的选择

  4．5 模型的开发 

5 模型评估 

  5．1 模型的业务评估 

  5．2 模型的量化评估 

第4 章 人工智能产品设计案例分享

1 面向用户的人工智能系统底层设计

2 人工智能时代下交互设计的改变

3 人工智能经典应用产品逻辑与设计案例分享

智能问答产品——智能音箱，以教育+AI产品为例

图像识别产品——人脸识别：方式、场景、设计思路

语音识别产品——语音识别类产品的分类及应用场景

第5 章 产品经理的进化 

2 人工智能产品经理 

  2．1 人工智能产品经理的基本技能 

  2．2 人工智能产品经理的工作流程 

3 如何成为人工智能产品经理 

  3．1 产品能力 

  3．2 技术能力 

  3．3 行业能力 

中国科学院计算机博士，腾讯人工智能高级算法研究员

Ø 毕业于中国科技大学计算机系，获得博士学位

Ø 曾任百度公司搜索引擎高级工程师，凤巢广告竞价系统技术负责人

Ø 曾任搜狗公司搜索引擎算法高级研究员

Ø 现任腾讯公司人工智能，深度学习，数据挖掘大数据处理高级算法研究员

 

胡老师曾在多家大型互联网公司总部工作，有丰富的互联网大数据，机器学习，数据挖掘以及人工智能方面的实践知识和项目案例。

主导研发了百度公司新一代凤巢广告竞价系统，在全国中小企业广告主在互联网公司投放广告策略技巧方面有很深造诣

主要负责搜索引擎的研发，以及信息流广告产品的展现策略和架构的设计，对全国中小型企业和公司在互联网行业的广告投放策略和流量管理，都有丰富的经验。

主导研发了百度公司国际化战略的日文搜索引擎系统

主导开发了腾讯公司的腾讯新闻APP客户端等信息流产品。

胡老师总结了近十年以来在一线互联网公司的大数据，人工智能，数据挖掘以及机器学习等实践经验，对中国的互联网高科技发展方向深耕多年，对全国中小型企业转向互联网+战略方向，以及互联网营销方面，总结出了一套关于民营企业拥抱与转型互联网+的世界观和方法论

 

主讲课题：

《生物识别》

《大数据技术与应用》

《智能语音技术的深度解析》

《机器学习常见算法以及实践项目》

《人工智能产品分析和工程架构思考》

《人工智能产品管理和产品设计方法》

《人工智能可用性研究以及业务场景探索》

• 5G物联网及人工智能

   

  课程背景：人工智能时代已经开启，其中物联网技术的运用就是最新尝试。将成为继互联网之后下有一个万亿级数的产业。本课程详细介绍物联网及人工智能的现状、发展、案例和技术发展。课程目标：1.了解物联网及可人工智能的基本知识2.物联网及人工智能核心技术和解决方案课程形式：以讲授为主，结合案例分析、视频观赏等形式。课程大纲：一、物联网..

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• 大数据及人工智能背景下消费和小微信贷线上获客、产品设计、风控应对策略

   

  第一部分：金融科技发展状况的介绍一、金融科技的现状与发展趋势（一）宏观背景1、金融科技（支付宝人脸识别技术、APPLEPAY、虹膜技术、二维码支付技术）2、利率市场化3、金融脱媒（二）移动互联技术的发展使互联网金融成为可能1、移动互联网技术2、移动支付技术3、H5、APP（三）互联网金融对传统银行资产业务的颠覆和冲..

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• 数字化转型“人工智能关键技术与产业机遇”培训大纲

   

  第一章：人工智能概述（约1.5小时）第1节、 人工智能概述1、 人工智能发展史2、 人工智能关键技术3、 人工智能新型产业4、 传统产业智能升级5、 智能社会6、 高效智能社会服务7、 社会治理智能化8、 智能制造9、 小结第二章：人工智能产业机遇（约1.5小时）1、 人工智能产业链2、 人工智能赋..

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• 人工智能可用性研究以及业务场景探索

   

  软硬件维度划分第一类，以硬件为主，银行的核心应用第二类，以软件为主，银行核心应用第三类，以硬件为主，非核心应用第四类，以软件为主，银行的的非核心应用业务场景维度划分 图像识别维度：人脸识别，远程支付，远程业务，刷脸支付，身份证识别，OCR技术 语音识别维度：智能客服机器人，智能语音导航，智能营销催收机器人 自然语言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技术和应用场景的介绍。a)图像处理，图像识别i.日常生活中的刷脸，人脸识别，火车进站等ii.公安局的天网系统b)语音处理，语音识别i.科大讯飞语音输入法的场景ii.搜狗智能机器翻译笔的应用场景c)自然语言处理，文本挖掘i.搜索推荐引擎的应用场景ii.抖音推荐引擎的应用场景二．常见人工智能的算法，主流的应..

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• 人工智能产品分析和工程架构思考

   

  一、从AI科研到AI商业化从AI科研到商业化从学科知识到工程实践二、产品经理视角：数据驱动的产品研发 什么是数据驱动 为什么要数据驱动 一个典型的C端产品研发过程 一个典型的B端解决方案研发过程三．架构设计师视角：与AI相关的典型系统架构 A）单机或终端系统 B）离线大数据处理任务 C）信息/内容密集型的联..

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