隨著人工智能行業(yè)的崛起，越來越多的人才涌入，不少產(chǎn)品經(jīng)理們也在尋找進(jìn)入人工智能行業(yè)、成為AI產(chǎn)品經(jīng)理的契機(jī)。
在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，產(chǎn)品經(jīng)理需要“懂”技術(shù)已然成為行業(yè)共識，這點(diǎn)對AI產(chǎn)品經(jīng)理也同樣成立。只知道贏遍世界圍棋高手的阿爾法狗就想做AI產(chǎn)品經(jīng)理，恐怕連梁靜茹都給不了你這個勇氣。AI產(chǎn)品經(jīng)理必須要了解AI相關(guān)的技術(shù)，才能更好地將技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計上。
當(dāng)然，光是百度，看幾篇文章了解是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，想要系統(tǒng)地了解人工智能，看這方面的專業(yè)書籍必不可少。
擁有多年智能硬件產(chǎn)品實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)、前阿里巴巴產(chǎn)品專家連詩路老師，在由他主講的《15天AI產(chǎn)品經(jīng)理入門集訓(xùn)營》課程中，為有意向進(jìn)入AI行業(yè)的產(chǎn)品同學(xué)精心準(zhǔn)備一份技術(shù)類書籍的推薦書單，其中的部分書籍，甚至在連詩路老師探索AI行業(yè)的時候，都起到指路人的作用。
下面是書單內(nèi)的8本書，每本都有自己的側(cè)重點(diǎn)，不同的書適合于不同方向的AI產(chǎn)品經(jīng)理，適合想在相關(guān)領(lǐng)域深入學(xué)習(xí)、探索的同學(xué)研究。
1、《學(xué)習(xí)opencv》
該書適合于圖像處理，視覺識別方向的產(chǎn)品經(jīng)理。
本文作者在一線開發(fā)人員的角度，用通俗易懂的語言解釋了OpenCV的緣起和計算機(jī)視覺基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，演示了如何用OpenCV和現(xiàn)有的自由代碼為各種各樣的機(jī)器進(jìn)行編程，這些都有助于讀者迅速入門并漸入佳境，興趣盎然地深入探索計算機(jī)視覺領(lǐng)域。
2、《人工智能：一種現(xiàn)代的方法》（第3版）
這種在智能決策，搜索算法相對來說比較綜合類的書籍。適合有技術(shù)背景的產(chǎn)品經(jīng)理讀。
這是最權(quán)威、最經(jīng)典的人工智能教材，堪稱AI界的圣經(jīng)，已被全世界100多個國家的1200多所大學(xué)用作教材。
書中清晰地定義了什么是人工智能，介紹了人工智能的基本概念、思想和算法，不僅描述了其各個研究方向最前沿的進(jìn)展，同時收集整理了詳實(shí)的歷史文獻(xiàn)與事件，讓讀者兼具過去和未來兩個維度來了解人工智能。
3、《智能web算法》
本書面向的是廣大普通讀者，所以對于讀者的知識背景并沒有過多的要求。更適合一些引流，獲取，轉(zhuǎn)化用戶的產(chǎn)品經(jīng)理。
書中涵蓋了五類重要的智能算法：搜索、推薦、聚類、分類和分類器組合，并結(jié)合具體的案例討論了它們在Web 應(yīng)用中的角色及要注意的問題。
4.、《語音與語言處理》
這本書比較適做合聊天類機(jī)器人的產(chǎn)品經(jīng)理讀。
本書是第一本從各個層面全面介紹語言技術(shù)的書，在語言技術(shù)上使用了實(shí)證的方法，自第1版出版以來，一直好評如潮，被國外許多著名大學(xué)選為自然語言處理和計算語言學(xué)課程的主要教材。
5、《PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING 》
對推理，對概率有興趣，想提升對AI技術(shù)了解深度的產(chǎn)品經(jīng)理，可以讀一下這本書。
這本書在技術(shù)上全面覆蓋了各種機(jī)器學(xué)習(xí)主題，包括回歸、線性分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、核方法和圖模型，對我們概率分布，圖模型這方面的知識進(jìn)行了補(bǔ)充。
6、《游戲人工智能編程案例精粹》
本書適合做游戲策劃，游戲美術(shù)，游戲與人工智能相結(jié)合的產(chǎn)品經(jīng)理。
在現(xiàn)今游戲界被視為AI入門必讀年。書中首先介紹游戲角色的基本屬性（包括速度、質(zhì)量等物理屬性）及常用數(shù)學(xué)方法。接著，深入探討游戲智能體狀態(tài)機(jī)的實(shí)現(xiàn)，通過簡單足球游戲?qū)嵗�，給出用狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)游戲AI的例子。在圖論部分，詳細(xì)介紹圖在游戲中的用途及各種不同的圖搜索算法。
7、《模式分類》
該書是模式識別和場景分析領(lǐng)域奠基性的經(jīng)曲名著，被哈佛，斯坦福，劍橋等120多所大學(xué)采用作為教材。
在第2版中，除了保留了第1版的關(guān)于統(tǒng)計模式識別和結(jié)構(gòu)模式識別的主要內(nèi)容以外，讀者將會發(fā)現(xiàn)新增了許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、進(jìn)化計算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)等。
作者還為未來25年的模式識別的發(fā)展指明了方向。書中包含許多實(shí)例，各種不同方法的對比，豐富的圖表，以及大量的課后習(xí)題和計算機(jī)練習(xí)。
8、《Neual Networks for Pattern Recongnition》
這本書提供了第一個綜合治療的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模式識別的角度。在介紹了模式識別的基本概念，書中描述的概率密度函數(shù)建模技術(shù)，并討論了多層感知器和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的屬性和相對優(yōu)點(diǎn)。
這也促使各種形式的誤差函數(shù)的使用，并回顧了主要算法的誤差函數(shù)最小化。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和泛化提供了詳細(xì)的討論。
以上就是連詩路老師向大家推薦的AI書籍，為了能夠讓AI產(chǎn)品經(jīng)理更好地入門。
|
