第一篇 AI基础认知
第1章 人工智能概述
1.1 AI的定义与发展历程
1.1.1 AI的定义
1.1.2 AI的发展历程
1.2 AI的基本原理与核心技术
1.2.1 人工智能的基本原理
1.2.2 人工智能的核心技术
1.3 AI的应用领域
1.3.1 医疗健康领域
1.3.2 金融服务领域
1.3.3 智能制造领域
1.3.4 智慧交通领域
1.3.5 智能家居领域
1.3.6 教育领域
1.4 AI的未来展望与挑战
1.4.1 AI发展趋势和前景
1.4.2 AI未来发展需要解决的挑战
第2章 机器学习基础
2.1 机器学习基本概念
2.1.1 数据：机器的“粮食”
2.1.2 算法：机器的“烹饪方式”
2.1.3 模型：机器的“大脑结构”
2.1.4 机器学习系统与传统系统的区别
2.2 监督学习、无监督学习与强化学习
2.2.1 监督学习
2.2.2 无监督学习
2.2.3 强化学习
2.3 常见的机器学习算法介绍
2.3.1 监督学习算法
2.3.2 无监督学习算法
2.3.3 半监督学习算法
2.3.4 强化学习算法
2.4 机器学习模型的开发与评估
2.4.1 机器学习模型的开发过程
2.4.2 机器学习模型的评估
第3章 深度学习概览
3.1 深度学习的兴起与特点
3.1.1 深度学习的兴起与发展
3.1.2 深度学习的特点
3.2 神经网络与深度学习模型
3.2.1 卷积神经网络
3.2.2 循环神经网络
3.2.3 生成对抗网络
3.3 深度学习与大模型
3.3.1 什么是大模型
3.3.2 主流大模型介绍
3.4 智能体：从概念到应用
3.4.1 什么是智能体
3.4.2 智能体的设计与开发
第二篇 AI时代的产品经理
第4章 AI对产品经理的影响
4.1 AI产品经理角色再定位
4.1.1 产品经理核心职责
4.1.2 对产品经理角色定位的新要求
4.2 AI时代对产品经理的新要求
4.2.1 AI产品经理需要掌握的AI思维
4.2.2 AI产品经理需要掌握的AI知识和技能
4.3 AI产品经理的成长进阶之路
4.3.1 什么是AI产品经理
4.3.2 AI产品经理的职业发展路径
4.3.3 AI产品经理的学习成长路径
4.3.4 AI产品经理的学习研究方法
第三篇 AI赋能传统产品设计
第5章 AI辅助市场与用户研究
5.1 AI辅助市场分析
5.1.1 AI辅助市场调研规划的制定
5.1.2 AI辅助市场信息的收集与整理
5.1.3 AI辅助数据分析与报告生成
5.2 AI辅助竞品分析
5.2.1 AI辅助竞品信息的收集与整理
5.2.2 AI辅助竞品信息分析
5.3 AI辅助用户研究
5.3.1 AI辅助用户研究方案的设计
5.3.2 AI辅助用户研究素材的准备
5.3.3 AI辅助用户研究的实施
6.1 AI辅助产品宏观规划
6.1.1 辅助产品定位
6.1.2 辅助产品需求转化与愿景规划
6.2 AI辅助产品具体设计
6.2.1 辅助产品界面文案设计
6.2.2 辅助产品结构梳理
6.2.3 辅助产品交互设计
6.2.4 辅助产品需求文档输出
6.3 AI辅助项目管理
6.3.1 辅助项目规划与进度跟踪
6.3.2 辅助项目沟通协调
6.3.3 辅助项目测试验收
6.4 AI辅助产品推广与迭代
6.4.1 辅助产品宣传材料的创作
6.4.2 辅助产品运营方案设计
6.4.3 辅助产品运营与迭代
第四篇 AI产品的设计与实现
第7章 AI辅助工具介绍
7.1 AI信息搜集与数据处理工具
7.1.1 AI信息搜索工具
7.1.2 AI长文阅读工具
7.1.3 AI音视频阅读工具
7.1.4 AI数据分析与可视化工具
7.2 AI思维构建与流程结构设计工具
7.2.1 亿图脑图
7.2.2 博思白板
7.2.3 ProcessOn
7.3 AI交互与体验设计工具
7.3.1 AI辅助原型设计工具
7.3.2 AI辅助UI设计工具
7.4 AI内容生成与创作工具
7.4.1 AI辅助文档创作工具
7.4.2 AI辅助PPT设计与制作工具
7.4.3 AI辅助问卷设计与制作工具
7.4.4 AI辅助产品宣传物料设计工具
7.5 AI工具选择与应用
7.5.1 AI工具选择的原则
7.5.2 AI提示词设计与优化方法
第8章 AI产品的诞生与发展
8.1 AI产品的基本概念
8.1.1 AI产品的定义
8.1.2 AI产品与传统产品的区别与联系
8.1.3 AI产品的分类
8.2 AI产品的发展历程与趋势
8.2.1 AI产品发展历程
8.2.2 AI产品发展趋势
第9章 AI产品设计方法论
9.1 AI产品设计与实现的基本范式和过程
9.1.1 AI产品设计与实现范式的变迁
9.1.2 AI产品设计与实现的基本流程
9.1.3
展开
