人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：人機對話系統(tǒng)設(shè)計邏輯探究

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：人機對話系統(tǒng)設(shè)計邏輯探究讀書筆記模板01思維導圖目錄分析讀書筆記內(nèi)容摘要作者介紹精彩摘錄目錄0305020406思維導圖系統(tǒng)人機對話人工智能技術(shù)設(shè)計產(chǎn)品經(jīng)理人機對話模型對話語義算法技術(shù)設(shè)計智能系統(tǒng)人機對話第章平臺本書關(guān)鍵字分析思維導圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要回看歷史，技術(shù)革新周期通?？杀环譃槿齻€階段：技術(shù)—產(chǎn)品、產(chǎn)品—技術(shù)、運營—產(chǎn)品。目前，人工智能周期正在由第一階段向第二階段過渡，這個時期不僅是技術(shù)為社會生活帶來最大改變的時期，更是產(chǎn)品經(jīng)理們盡情發(fā)揮創(chuàng)造力來改變這個世界的時期。實際上，成熟人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的缺乏，正是當下人工智能技術(shù)真正落地、改變?nèi)藗兩畹年P(guān)鍵瓶頸。本書以幫助讀者構(gòu)建人機對話/人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的完整知識體系結(jié)構(gòu)為核心脈絡(luò)，分類闡述了人工智能對未來社會的影響；舉例說明了產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該如何培養(yǎng)抽象、歸納及系統(tǒng)思維能力；通俗講解了人工智能方向下蓬勃發(fā)展的機器學習、深度學習及自然語言處理技術(shù)的必備知識；詳細介紹了人工智能技術(shù)在人機對話領(lǐng)域的具體應(yīng)用實踐；細致剖析了市面上主流的人機對話開放平臺的經(jīng)典設(shè)計，并深入探究了其在設(shè)計之初意欲求解的問題。不論是轉(zhuǎn)行從事人機對話/人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理，還是希望在人機對話領(lǐng)域深耕的非技術(shù)從業(yè)者，閱讀本書都能收獲更全面的認知和更獨到的理解。目錄分析1.1人工智能與未來1.2人機對話的意義1.3人機交互的變遷1.4需求、風口、周期第1章緒論1.1人工智能與未來1.1.1DeepMind與強化學習1.1.2生物與算法1.1.3被撼動的自我1.1.4被取代的工作1.1.5新的社會契約1.4需求、風口、周期1.4.1需求與風口1.4.2周期三段論1.4.3周期中的產(chǎn)品經(jīng)理1.4.4人工智能周期2.1產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)2.3平臺設(shè)計通用工作流程2.2系統(tǒng)與系統(tǒng)思維第2章產(chǎn)品經(jīng)理與系統(tǒng)設(shè)計2.1產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)2.1.1產(chǎn)品經(jīng)理的技術(shù)了解層級2.1.2技術(shù)型產(chǎn)品經(jīng)理的定位2.1.3技術(shù)型產(chǎn)品經(jīng)理的價值2.1.4技術(shù)型產(chǎn)品經(jīng)理的思維能力2.2系統(tǒng)與系統(tǒng)思維2.2.1系統(tǒng)之美2.2.2優(yōu)秀軟件系統(tǒng)的特征2.2.3系統(tǒng)設(shè)計的基本問題3.1機器學習3.3自然語言處理3.2深度學習第3章人工智能技術(shù)3.1機器學習3.1.1機器學習簡介3.1.2k-近鄰（kNN）算法3.1.3ID3決策樹算法3.1.4樸素貝葉斯分類算法3.1.5邏輯回歸算法3.1.6支持向量機（SVM）3.1.7AdaBoost元算法3.1.8線性回歸及樹回歸算法3.1.9K均值聚類算法3.2深度學習3.2.1深度學習與機器學習3.2.2感知機模型與前饋神經(jīng)絡(luò)3.2.3深度神經(jīng)絡(luò)的訓練3.2.4卷積神經(jīng)絡(luò)（CNN）3.2.5遞歸神經(jīng)絡(luò)（RNN）與LSTM3.3自然語言處理3.3.1自然語言處理簡介3.3.2熵3.3.3形式語言3.3.4語言模型3.3.5馬爾可夫模型（MM）3.3.6隱馬爾可夫模型（HMM）3.3.7最大熵模型（MEM）3.3.8最大熵馬爾可夫模型（MEMM）與條件隨機場（CRF）3.3.9詞法分析4.1智能搜索4.3問答匹配技術(shù)的發(fā)展4.2對話交互第4章智能交互技術(shù)4.1智能搜索4.1.1搜索命中方式4.1.2SMT與詞義相似度4.1.3詞向量與word2vec4.1.4利用DNN優(yōu)化搜索結(jié)果4.1.5利用CNN計算語義相關(guān)性4.1.6利用RNN構(gòu)建語言模型4.1.7基于知識圖譜的知識推理4.1.8知識圖譜的局限4.1.9其他智能搜索技術(shù)4.2對話交互4.2.1對話交互概述4.2.2自然語言理解與填槽4.2.3開放域上下文理解4.2.4自然語言生成與seq2seq4.2.5人機對話與強化學習5.1多輪對話初探5.2對話系統(tǒng)與語義表示5.3BotFramework設(shè)計5.4基于BotFramework的多輪對話第5章BotFramework設(shè)計探究5.2對話系統(tǒng)與語義表示5.2.1對話系統(tǒng)的組成5.2.2語義表示的三種方式5.2.3BotFramework的產(chǎn)生5.3BotFramework設(shè)計5.3.1國內(nèi)外開放BotFramework一覽5.3.2BotFramework的組成5.3.3意圖（Intent）5.3.4實體（Entity）5.3.5訓練（Training）5.3.6基于分布語義的平臺設(shè)計5.3.7基于對話流/圖設(shè)計的BotFramework5.4基于BotFramework的多輪對話5.4.1基于分布語義的人機對話5.4.2基于模型論語義的人機對話5.4.3基于框架語義的人機對話5.4.4BotFramework下的人機對話邏輯5.4.5尋找設(shè)計與對話邏輯的最優(yōu)解6.1人機對話平臺基本模型6.3對話數(shù)據(jù)分析平臺6.2對話服務(wù)管理第6章對話服務(wù)管理與數(shù)據(jù)分析平臺6.2對話服務(wù)管理6.2.1服務(wù)部署與模擬測試6.2.2發(fā)布上線與版本管理6.2.3特殊類型對話服務(wù)管理作者介紹同名作者介紹這是《人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：人機對話系統(tǒng)設(shè)計邏輯探究》的讀書筆記模板，暫無該書作者的介紹。讀