本书《人工智能产品经理：从零开始玩转AI产品》由贾亦赫撰写，旨在为读者提供人工智能产品相关知识，并展示如何构建人工智能产品。以下是对书中每个章节内容的详细总结和作者观点的概述，以及对全书核心论点的分析。
第1章 人工智能概述
介绍了人工智能的定义、学科基础、分类、研究领域、商业模式和盈利模式。强调了人工智能的发展历程和图灵测试等基本概念。
作者观点：人工智能是一个综合性学科，涉及多个领域，其商业模式和盈利模式正在不断发展和变化中。
第2章 人工智能产品
探讨了人工智能产品的发展阶段、发展史、认知误区，以及与互联网产品的区别和典型人工智能产品。
作者观点：人工智能产品的发展需要经历多个阶段，并且与互联网产品有本质的不同，特别是在产品特性和用户价值上。
第3章 人工智能产品经理
讨论了人工智能时代产品经理面临的挑战、进阶学习之路和产品分析模型。
作者观点：产品经理需要适应人工智能带来的变化，学习相关技术知识，并掌握新的产品分析方法。
第4章 人工智能技术体系
详细介绍了机器学习、深度学习、机器学习框架、企业开放平台和人工智能开发语言等技术内容。
作者观点：人工智能产品经理需要对技术体系有基本的了解，以便更好地理解产品的技术实现和边界。
第5章 人工智能产品构建
阐述了人工智能产品的概述、效益分析、市场分析、价值主张分析、技术分析和实践过程。
一般来讲，当处理一个计算强度不大的问题，或者处理一个相对简单、业务线封闭、输入／输出数据特征明确、业务处理逻辑过程清晰、可描述的问题时，采用合适的传统算法或机器学习算法就可以达到目标。但需要注意的是，这两类算法的容错能力不足，而且很多数据易受到客观环境的影响，造成图像畸变、模糊、失真和数据噪声大等问题。这些问题都会对最终产生的结果造成影响，而这时就突显出了人工神经网络的优势。所以，在处理图像特征、语义处理、推测、推论问题等灵活性更高、自适应要求更高的问题时，可以考虑选择人工神经网络来实现。传统算法、机器学习算法和人工神经网络的特点如表所示。
人工神经网络在处理某些较为复杂的问题或开放的、系统的问题时有一定的优势。这类问题内部的逻辑结构一般不能用明确的规则进行描述，而且有容错性的要求，如物体识别、语义分析。传统算法或机器学习算法能够根据物体特征进行分类和判断，但如果物体出现变形、遮盖等情况时，传统算法或机器学习算法则显得能力不足，而人工神经网络往往是最佳选择。
因此，对于内部规律不清晰，逻辑结构也不能用一组规则或方程进行描述，尤其是有容错要求的任务，如图形的检测和识别、特征提取、预测和推论等，人工神经网络往往是最合适的处理手段。
对于给定的实际问题，如果确定要通过人工神经网络来解决问题，还需要了解人工神经网络的适用特点：①系统涉及大量的数据，而这些数据又依赖于多个相关的参数；②在系统涉及的范围内，已积累或收集了大量历史性数据和样本；③数据组中包含的数据是不完善的、有误差的，但这些数据却可以描述确定的样本。
如果任务符合上述特点，则通过人工神经网络来实现较为合适。同样，作为产品经理也需要了解哪种情况不适合运用人工神经网络，而更适合运用精确运算和精确数据管理的传统算法。例如，在数字上要求高精确度的场景，如财务信息、固定资产信息、银行数据、精准控制等；需要演绎、推导、逻辑的场景，如税收、精算等；需要统计、运算、分析、报告的场景，如销售数据分析、企业资源管理等。
人工智能产品从规划到诞生历经多个阶段。产品规划需要确定产品范围、明确边界、预期，并整理数据，接着由算法工程师设计算法，由数据工程师进行数据预处理、数据标注。数据处理完成并且算法确定后进行模型训练及调优，之后再利用处理过的数据进行模型验证，验证通过后则进行最终的产品评估。
作者观点：构建人工智能产品需要综合考虑市场、技术和价值多个维度，并遵循一定的实践流程。
第6章 人工智能产品实战
通过商品推荐系统、图像识别、雾霾预测、新闻分类和图像风格转换等实战案例，展示了人工智能产品的具体应用。
作者观点：通过实际案例的分析，作者强调了理论与实践相结合的重要性，以及在实际应用中不断调整和优化产品的必要性。