本書從人工智能(AI)項目管理中的實際困難出發(fā),覆蓋通用項目管理、通用人工智能、特定領(lǐng)域人工智能三個層次的問題。重點討論治理、范圍、進度和質(zhì)量四個大類的問題,并提供一系列適用于AI項目管理的基本框架、分析思路和翔實可用的模板、思維圖表和流程,幫助讀者快速理解人工智能項目管理的特點,并應(yīng)用到具體的項目中,解決具體的問題。
全書內(nèi)容可概括為兩大部分——“地基”和“上層建筑”。首先覆蓋了項目、行業(yè)和人這三個基礎(chǔ)主題,讓AI項目管理能夠站在一個穩(wěn)定的基礎(chǔ)知識(地基)上。之后,重點概述了范圍、進度和質(zhì)量三個部分,還將資源、風(fēng)險、相關(guān)方等幾個管理領(lǐng)域穿插在各個章節(jié)中,這些主題形成了應(yīng)用部分(上層建筑)。
本書對人工智能項目中的管理人員、算法專家、開發(fā)人員、業(yè)務(wù)人員和領(lǐng)域?qū)<,都會帶來一定的幫助?
楊志寶,資深產(chǎn)品和項目管理專家。曾任職于IBM、百度、58同城等軟件和互聯(lián)網(wǎng)公司,領(lǐng)導(dǎo)和參與了多個軟件產(chǎn)品的研發(fā)管理工作。2013年以來深耕醫(yī)療行業(yè),在智慧醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)管理等領(lǐng)域,領(lǐng)導(dǎo)了多個項目的產(chǎn)品開發(fā)、運營和項目管理工作。本科和研究生階段,分別就讀于北京理工大學(xué)和清華大學(xué),學(xué)習(xí)機電工程和自動化。
班超,算法專家,先后畢業(yè)于中國科學(xué)院大學(xué)和倫敦大學(xué)學(xué)院(UCL),取得天文學(xué)博士和機器學(xué)習(xí)碩士學(xué)位。長期從事機器視覺算法工作。曾任職于阿里巴巴集團,負責(zé)多項淘寶算法的研發(fā)與部署。目前就職于中國電信集團,負責(zé)帶領(lǐng)團隊進行多模態(tài)前沿算法的研發(fā)與落地。此外,也曾涉及AI輔助制藥,自動駕駛等領(lǐng)域。
方瀚,算法工程師,本科和研究生均就讀于北京郵電大學(xué),學(xué)習(xí)電信工程及管理和信息與通信工程專業(yè)。研究方向為計算機視覺與模式識別,人臉識別,多模態(tài)學(xué)習(xí)。在IEEE TMM、ECCV、ICASSP、FG等國際期刊,會議發(fā)表論文8篇,入選北京市優(yōu)秀學(xué)士論文獎,北京市優(yōu)秀畢業(yè)生。目前就職于中國電信集團數(shù)字智能科技分公司,從事多模態(tài)理解,視頻檢索等相關(guān)算法的研發(fā)與落地。
第1章 項目管理概要 001
1.1 項目管理知識體系 003
1.1.1 項目生命周期 006
1.1.2 過程組和知識領(lǐng)域 012
1.1.3 開發(fā)生命周期和敏捷 018
1.2 能力成熟度模型 022
1.2.1 能力成熟度模型集成的五個級別 023
1.2.2 能力成熟度模型集成的適用性 028
1.3 集成產(chǎn)品開發(fā) 028
1.3.1 啟動與規(guī)劃 030
1.3.2 跨職能團隊 031
1.3.3 項目管理概念 031
1.3.4 集成產(chǎn)品開發(fā)的適用性 033
1.4 軟件開發(fā)項目管理 034
1.4.1 交互和服務(wù)模式 034
1.4.2 需求管理 036
1.4.3 軟件開發(fā)生命周期 037
1.4.4 軟件配置管理 041
第2章 人工智能項目 043
2.1 人工智能核心技術(shù) 044
2.1.1 機器學(xué)習(xí) 044
2.1.2 深度學(xué)習(xí) 052
2.1.3 人工智能的開發(fā)過程 070
2.2 人工智能項目 075
2.2.1 人工智能項目的分類 075
2.2.2 人工智能項目的共性 077
2.2.3 常見的7類問題 078
2.3 人工智能產(chǎn)業(yè) 080
2.3.1 人工智能生態(tài)的層次 081
2.3.2 典型的人工智能項目場景 083
2.3.3 人工智能的倫理問題 090
2.4 案例:抗疫場景的人工智能項目 094
2.4.1 新冠肺炎診斷人工智能項目 095
2.4.2 抗疫服務(wù)機器人項目 096
2.4.3 疫情社區(qū)服務(wù)機器人項目 097
2.4.4 疾控智能分析項目 097
2.4.5 復(fù)工指數(shù)預(yù)測項目 098
2.4.6 人工智能在線課堂項目 098
第3章 項目的環(huán)境和團隊 101
3.1 環(huán)境:項目經(jīng)理的資源 102
3.1.1 沖突:項目經(jīng)理的挑戰(zhàn) 102
3.1.2 項目治理:協(xié)作和結(jié)構(gòu) 104
3.1.3 委員會:哪里找高端人才 106
3.1.4 項目管理辦公室:方法和模板庫 108
3.2 核心人物:項目經(jīng)理 110
3.2.1 定位:賦能者 110
3.2.2 技能:三種武器 115
3.2.3 領(lǐng)導(dǎo)力:四種方法 117
3.2.4 做決策:四步流程 121
3.2.5 團隊建設(shè):規(guī)劃與對齊 124
3.3 相關(guān)方管理 128
3.3.1 識別相關(guān)方 129
3.3.2 管理相關(guān)方 131
3.3.3 和相關(guān)方的溝通 133
3.4 案例:醫(yī)療影像項目中的倫理 135
3.4.1 隱私和安全 136
3.4.2 程序能下診斷嗎 137
3.4.3 人工智能程序的注冊 138
3.5 案例:醫(yī)工結(jié)合管理 139
3.5.1 為什么醫(yī)工結(jié)合很復(fù)雜 139
3.5.2 醫(yī)療機器人 141
3.5.3 醫(yī)工結(jié)合的項目實踐 143
第4章 項目規(guī)劃 147
4.1 確定項目目標 148
4.1.1 外部條件 149
4.1.2 內(nèi)部條件 155
4.1.3 制定項目章程 157
4.1.4 制定項目規(guī)劃 158
4.2 工作分解 159
4.2.1 工作分解結(jié)構(gòu) 160
4.2.2 敏捷任務(wù)分解 164
4.2.3 認知和數(shù)據(jù)任務(wù)分解 165
4.3 風(fēng)險規(guī)劃 167
4.3.1 風(fēng)險管理的步驟 168
4.3.2 人工智能項目的風(fēng)險 174
4.4 案例:醫(yī)療影像項目的規(guī)劃 175
4.4.1 識別相關(guān)方 177
4.4.2 外部環(huán)境評估 178
4.4.3 內(nèi)部環(huán)境評估 179
4.4.4 商業(yè)文件 182
4.4.5 項目章程 184
4.4.6 確定項目范圍 187
第5章 進度管理 195
5.1 資源管理 196
5.1.1 規(guī)劃資源 197
5.1.2 申請資源 201
5.2 任務(wù)估算 211
5.2.1 兩種估算思路 211
5.2.2 估算中的復(fù)雜度 211
5.2.3 三種任務(wù)估算方法 213
5.2.4 人工智能任務(wù)的估算 216
5.3 進度管理 218
5.3.1 進度規(guī)劃準備 220
5.3.2 建立活動的模型 221
5.3.3 項目工期計算 228
5.3.4 形成規(guī)劃 233
5.3.5 進度執(zhí)行和控制 234
5.4 案例:醫(yī)療影像項目的進度計劃 238
5.4.1 資源獲取 239
5.4.2 構(gòu)建前導(dǎo)圖 243
5.4.3 進度計劃表 246
第6章 質(zhì)量管理 249
6.1 項目質(zhì)量管理 251
6.1.1 理念和要素 251
6.1.2 制訂質(zhì)量計劃 253
6.1.3 質(zhì)量控制 261
6.2 人工智能項目的質(zhì)量管理 263
6.2.1 人工智能質(zhì)量相關(guān)的標準 263
6.2.2 人工智能倫理的質(zhì)量評價 266
6.2.3 算法模型的質(zhì)量評估 268
6.2.4 客戶需求滿足的主觀評價 274
6.2.5 軟件相關(guān)質(zhì)量評價 275
6.2.6 數(shù)據(jù)質(zhì)量 277
6.2.7 配置管理 279
6.3 案例:醫(yī)療影像項目的質(zhì)量主題 283
6.3.1 建立指標和驗證過程 283
6.3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量 285
6.3.3 臨床驗證中的質(zhì)量 289
中英文名詞索引 294
參考文獻 297