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智能产品设计
本书是一本体系完整、教学资源丰富的智能产品设计教材。
本书定位于帮助读者理解智能产品设计的背景，掌握相关方法和关键概念，了解所需要的能力和基本设计流程。
全书共10 章。第1 章导论、第2 章能力与流程，主要介绍智能产品设计的背景和概况。第3 章人工智能的基础、第4 章机器学习的变革，从宏观和应用角度介绍人工智能和机器学习的技术内核和能力边界。第5 章界面与交互、第6 章虚拟和真实、第7 章心智与体验，介绍智能产品中的人机关系。第8 章从算法驱动到以人为本、第9 章从机器思维到设计思维，介绍智能产品设计的思维模式和相关方法。第10 章介绍发展中的支撑技术。
书中给出大量的生动、真实案例；重点和难点内容设置了思考题目；关键章节给出深入学习所需要的学习资源和参考文献。本书没有介绍具体的算法模型，也没有介绍开发平台等实操性内容，这些内容可以在学习资源中获取。本书可作为人工智能专业、计算机类相关专业、设计学相关专业的本科高年级或研究生学习智能产品设计的教材。由于书中各章内容相对独立，教师可根据课程计划和学生专业背景需要选择讲授内容。
作者：
孙凌云
定价：
55.00 元
出版时间：
2020-09-23
ISBN：
978-7-04-054311-7
物料号：
54311-00
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机类专业核心课程
三级分类：
人工智能
重点项目：
暂无
版面字数：
350千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
页数：
暂无
最新印次时间：
2026年01月
- 目录
- 前辅文
- 第1 章 导论
- 11 人工智能与设计
- 111 人工智能改变世界
- 112 设计（也）改变世界
- 111 人工智能改变世界
- 12 人工智能产品
- 121 影响产业生态的人工智能产品
- 122 人工智能领域的独角兽企业
- 121 影响产业生态的人工智能产品
- 13 新一代人工智能
- 131 人工智能的发展历程
- 132 新一代人工智能的发展方向
- 133 人工智能的本质
- 134 人工智能的相关技术
- 131 人工智能的发展历程
- 14 智能产品的构成要素
- 141 技术要素
- 142 人因要素
- 143 商业要素
- 144 文化要素
- 141 技术要素
- 15 开始学习
- 16 参考文献
- 11 人工智能与设计
- 第2 章 能力与流程
- 21 智能产品的设计能力
- 211 专业能力
- 212 普适能力
- 211 专业能力
- 22 智能产品的设计差异
- 221 侧重点的差异
- 222 开发模式的差异
- 223 团队构成的差异
- 221 侧重点的差异
- 23 智能产品的设计流程
- 231 机会发现与团队构建
- 232 产品调研与需求定义
- 233 概念生成与测试评价
- 234 产品开发与生产制造
- 235 产品发布与运营维护
- 231 机会发现与团队构建
- 24 学习资源
- 25 参考文献
- 21 智能产品的设计能力
- 第3 章 人工智能的基础
- 31 什么是人工智能
- 311 人工智能的基本内容
- 312 人工智能的分类
- 311 人工智能的基本内容
- 32 算法：人工智能的基本动作
- 321 求解
- 322 识别
- 323 预测
- 324 其他动作
- 321 求解
- 33 数据和知识：人工智能的燃料
- 331 数据获取
- 332 数据存储
- 333 知识表示
- 331 数据获取
- 34 算力：人工智能的发动机
- 35 学习资源
- 36 参考文献
- 31 什么是人工智能
- 第4 章 机器学习的变革
- 41 什么是机器学习
- 42 神经网络：机器学习的基本算法
- 421 分类
- 422 人工神经网络
- 423 生成
- 421 分类
- 43 大数据：机器学习的燃料棒
- 431 智能时代的数据
- 432 数据标注
- 433 知识图谱
- 431 智能时代的数据
- 44 算力：机器学习的反应堆
- 441 训练与推断
- 442 端和云
- 441 训练与推断
- 45 案例：涂鸦式绘画系统AI Painting
- 451 数据集
- 452 算法实现
- 453 算力支持
- 451 数据集
- 46 学习资源
- 47 参考文献
- 41 什么是机器学习
- 第5 章 界面与交互
- 51 智能产品中的界面
- 511 信息、媒介和交互
- 512 人机界面的发展
- 513 自然人机交互
- 511 信息、媒介和交互
- 52 视觉通道
- 521 触摸屏
- 522 视觉输出
- 523 视觉输入
- 521 触摸屏
- 53 语音交互
- 531 语音用户界面
- 532 语音虚拟助手
- 533 语音交互的特点
- 531 语音用户界面
- 54 眼动输入
- 541 眼动检测
- 542 眼动输入的应用
- 541 眼动检测
- 55 手势与体态输入
- 551 手势与体态的识别
- 552 手势与体态识别的应用
- 551 手势与体态的识别
- 56 脑机接口
- 561 大脑活动的检测
- 562 脑机接口的应用
- 561 大脑活动的检测
- 57 学习资源
- 58 参考文献
- 51 智能产品中的界面
- 第6 章 虚拟和真实
- 61 三元空间中的虚拟和现实
- 611 虚拟与现实
- 612 增强现实的特点
- 613 增强现实的发展
- 614 增强现实的应用
- 611 虚拟与现实
- 62 增强现实的支撑技术
- 621 增强现实的支撑硬件
- 622 增强现实的核心算法
- 623 增强现实的开发平台
- 621 增强现实的支撑硬件
- 63 增强现实的典型应用
- 631 教育和娱乐
- 632 设计和消费
- 633 生产和制造
- 634 医疗和健康
- 631 教育和娱乐
- 64 增强现实的设计与挑战
- 641 信息组织
- 642 交互挑战
- 641 信息组织
- 65 学习资源
- 66 参考文献
- 61 三元空间中的虚拟和现实
- 第7 章 心智与体验
- 71 用户的心智
- 711 用户心智的特征
- 712 格式塔原则
- 713 用户行为模型
- 711 用户心智的特征
- 72 用户体验要素
- 721 体验的基本概念
- 722 用户体验层次模型
- 723 CUBI用户体验模型
- 724 马斯洛人类需求层次
- 721 体验的基本概念
- 73 情感计算与情感化设计
- 731 情感的构成
- 732 情感的描述
- 733 情感的识别
- 734 情感化设计
- 731 情感的构成
- 74 情感体验计算
- 741 情感体验结构模型
- 742 情感体验中的情绪单元
- 743 情感体验计算模型
- 744 情感体验驱动的设计流程
- 741 情感体验结构模型
- 75 学习资源
- 76 参考文献
- 71 用户的心智
- 第8 章 从算法驱动到以人为本
- 81 从技术到产品
- 82 算法的挑战
- 821 从算法到产品
- 822 算法的评价
- 821 从算法到产品
- 83 数据的挑战
- 831 数据的价值
- 832 偏见和歧视
- 833 隐私保护
- 831 数据的价值
- 84 以人为本的人工智能
- 841 算法的用户体验
- 842 智能的人本挑战
- 841 算法的用户体验
- 85 学习资源
- 86 参考文献
- 81 从技术到产品
- 第9章 从机器思维到设计思维
- 91 两种思维模式
- 911 设计思维
- 912 机器思维
- 913 两种思维的比较
- 911 设计思维
- 92 智能产品的设计方法
- 921 智能产品设计的思考要素
- 922 智能产品的概念设计方法
- 923 智能产品的交互设计
- 921 智能产品设计的思考要素
- 93 智能产品的概念设计画布
- 931 概念设计画布的构成
- 932 应用实例：学术英语翻译
- 931 概念设计画布的构成
- 94 实用设计工具
- 941 绿野仙踪实验
- 942 快速原型开发
- 941 绿野仙踪实验
- 95 学习资源
- 96 参考文献
- 91 两种思维模式
- 第10 章 发展中的支撑技术
- 101 柔性电子
- 1011 柔性电子的主要特点
- 1012 柔性电子的典型领域
- 1011 柔性电子的主要特点
- 102 生物制造
- 1021 生物制造的主要特点
- 1022 生物制造的典型实例
- 1021 生物制造的主要特点
- 103 可编程材料
- 1031 可编程材料的主要特点
- 1032 可编程材料的典型实例
- 1031 可编程材料的主要特点
- 104 大批量定制和设计新范式
- 1041 大批量定制
- 1042 设计新范式
- 1041 大批量定制
- 105 学习资源
- 106 参考文献
- 101 柔性电子
- 附录 实践案例：增强感知的智能头盔——齐行
- 附1 机会发现
- 附2 产品调研
- 附21 用户研究
- 附22 市场调研
- 附23 竞品分析
- 附24 需求定义
- 附21 用户研究
- 附3 概念设计
- 附31 造型、结构与电路
- 附32 算法、数据与算力
- 附31 造型、结构与电路
- 附4 原型发布
- 附41 产品命名
- 附42 叙事逻辑
- 附41 产品命名
- 附1 机会发现
- 前辅文
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