首先说一下上周做了什么：
1、《科学的极致》看了几页，远没有达到预期目标，一方面后面的内容感觉有些更难理解，一方面也是自己有些懈怠
2、AI行业文章（36氪、csdn、知乎等）、饭团文章、行业报告。这周我把关注的焦点从人脸识别这种细分领域暂时收回来，还是先从浅层次的内容进行输入，循序渐进应该是正确路径。对技术通识、行业通识的理解还有限，所以学习一些较深层次的内容时，会顾此失彼，越深入越是考验一些越基础的知识，我这方面还是十分欠缺。考虑学习一段时间后，再进行深入，那时相信我也对具体选择哪个领域有更深的理解。
本周摘录：
人工智能产业链的三个核心环节：
1、基础技术—
基础技术提供平台，LaaS基础设施即服务/Paas平台即服务/SaaS软件即服务
2、人工智能技术
专注于机器学习、模式识别、人机交互三项技术。
机器学习：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析、DNA测序
模式识别：文字识别、语音识别、指纹识别、图像识别
人机交互：包括人与机器的物理交互和人与系统的语音交互
3、人工智能应用
通用应用、专用应用。计算机视觉、语音/语义识别、智能机器人、智能家居、智能医疗
由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来20年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。
在由专用领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理和计算机视觉两个方向将会成为人工智能应用最大的两个突破口。
最后附上腾讯的一个ppt中摘取的一页：
AI产品的场景化原则——真正自然而优美的语音交互、视觉与听觉信息的高效配合、单场景单设备的极致闭环、跨场景多设备的无缝衔接。
AI产品的场景化原则
最近逛各种群、各种网站搜集资料，找到一个神奇的pdf——AI知识体系大全（想要的在简书下留言哈）。这正是我前段时间一直想做的事，把整个AI体系的知识，从产品经理的角度做一个归纳导航，也不是没开始做，有道云笔记也记录了好几页的资料，只是还没有覆盖那么全。看到这个pdf，心理还是有点落寞的。就好像想到了一个idea，发现被别人抢先一步已经做出来了。
这个文件把整个只是体系分为了7个部分：
1、AI的历史
2、AI的内涵和外延
3、AI的未来
4、AI对社会经济的影响
5、AI的技术体系（数学基础、计算机基础、算法、机器学习、问题领域等）
6、AI的应用领域（落地应用）
7、AI架构（涉及到技术、算法、开源框架等）
从分类名就可以看出来，我关注的重点应该是567这三类了，下周也打算从这里入手。
下周计划：
1、《科学的极致》阅读10%，这次一定要成功！！！
2、按照前面提到的那个pdf文件，从5开始学习基础
3、每日饭团、36氪
4、尽可能每天留出一点时间来学习
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