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人工智能与用户体验(以人为本的设计)(精)

人工智能与用户体验(以人为本的设计)(精)

  • 字数: 129
  • 出版社: 清华大学
  • 作者: (美)刘嘉闻//罗伯特·舒马赫|责编:文开琪|译者:周子衿
  • 商品条码: 9787302588634
  • 版次: 1
  • 开本: 32开
  • 页数: 208
  • 出版年份: 2021
  • 印次: 1
定价:¥59.8 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
\\\"《人工智能与用户体验:以人为本的设计》结合人工智能崛起的大背景,讲述了如何从人机交互的角度来设计AI产品和服务,如何让AI真正赋能于人。只有真正对人们有用,AI才能迎来真正的春天。 《人工智能与用户体验:以人为本的设计》是一本科普书,尤其适合对AI及其未来影响感兴趣的读者,包括涉及AI产品和服务的设计师和产品经理以及对AI感兴趣的未来学家和技术爱好者等。 \\\"
作者简介
\\\"刘嘉闻(Gavin Lew) 在企业和学术界有超过25年的经验。User Centric联合创始人并将改公司发展成为美国最大的私有用户体验咨询公司。公司被收购后,他继续领导北美UX团队,成为母公司利润最高的业务部门之一。他经常在国内和国际会议上发表演讲,并且拥有多项专利。他是德保罗大学和西北大学的兼职教授。嘉闻拥有洛约拉大学的实验心理学硕士学位。 嘉闻目前是Bold Insight的管理合伙人,该公司隶属于ReSight Global,这个全球化UX研究组织在北美、欧洲和亚洲均有分部。 罗伯特·舒马赫(Robert M. Schumacher Jr.) 在学术、机构和企业界有超过30年的经验。从早期阶段开始,他就与嘉闻共同拥有 User Centric,直到2012年该公司被出售给GfK。在User Centric期间,他帮助建立了用户体验联盟(User Experience Alliance),一个全球化的UX机构联盟。此外,他还在北京创立了User Experience。他是Bold Insight的联合创始人、共同所有人和管理合伙人,该公司隶属于全球性的UX研究组织ReSight Global。 鲍勃(Robert的昵称)是《全球用户研究手册》(2009)的编辑和撰稿人。他拥有多项专利和几十份技术出版物,包括美国政府的健康记录用户界面标准。他也是西北大学的兼职教授。鲍勃拥有伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校认知与实验心理学博士学位。 周子衿 主修商业分析,机敏幽默,既能慎思谨行,又能妙语连珠。留学期间多次入选院长嘉许名单。作为一个爱动手的美食爱好者,对人文、社科、魔幻、科幻等题材的作品(包括书影)有着浓厚的兴趣。主要信念为身体力行,探寻技术、人文与商业价值的平衡。代表译著有《游戏项目管理与敏捷方法》。\\\"
目录
第1章 初探AI与UX:归去来兮 001 人工智能 005 用户体验 008 用户体验与人工智能的关系 009 UX框架 016 AI-UX原则 016 背景 017 互动性 020 信任 022 信任在UX中扮演的角色 025 UX设计的必要性 028 结语 035 第2章 AI与UX:平行发展史 037 图灵测试及其对AI的影响 039 AI的智能该如何归类 042 炒作的影响 044 从历史上看,AI盛名之下,其实…… 044 AI的失败导致了AI寒冬 049 另一个AI寒冬会到来吗?它已经来了 054 “利克”和UX的起源 059 专家系统和第二轮AI寒冬 063 施乐帕克研究中心与信任以人为本的见解 068 在失败后重振旗鼓 073 诺曼和UX的崛起 077 确保AI嵌入式产品的成功 078 结语 081 第3章 AI产品涌现:技术无处不在 083 医疗AI 087 虚拟助手的崛起 096 使用上下文 099 对话上下文 100 信息/用户上下文 104 示例:支持AI的车子 104 数据科学和插补 108 推荐引擎 114 AI记者 119 AI、电影制作和创新 123 AI 127 一些总结和下一步的方向 130 第4章 垃圾进,垃圾出:给AI帮倒忙 131 在数据中游泳 133 那么,AI到底如何“学习” 135 AI学习的例子 135 各种机器学习方法 136 并非所有数据都一样 138 获取供机器学习的定制数据 140 数据卫生 144 黑盒的隐喻 145 伦理和AI 147 隐私 148 数据集中的偏见 154 迈向伦理标准 160 结语:路在何方? 162 第5章 应用UX框架:AI成功之道 163 好的体验是什么样的? 166 理解用户 168 研究很重要 169 研究真的管用吗? 170 研究和设计中的客观性 172 UX透镜 172 UX的关键元素 173 怪异 181 美学/情感 184 UCD的原则 187 UCD的过程 191 AI-UX交互速查表 194 AI的UX处方 196 理解用户、环境和任务 196 AI场景下的UCD应用过程 198 UX还能提供什么?更好的数据集 201 为AI提供更好的数据集 202 我们将何去何从? 205

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