今天给各位分享德扑在线AI平台的知识，其中也会对在线 德扑进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
以下定义取自其官方介绍：
黑桃大师是什么：黑桃大师是全球首创的基于大数据的扑克个性化AI。学习效果是传统培训的10倍以上
黑桃大师的优势：通过综合测试评估玩家的扑克水平，个性化推送练习牌局，实时调整难度，即时评价反馈，高手示范正确打法，从而10倍提升扑克水平。
用户画像：看不到该产品数据，大致判断为：想入门与提升德州扑克的用户
解决什么问题：
1、小白用户围棋入门
问题类型：非用户痛点。用户入门德州扑克的产品较多，网络上免费免费入门教程较多。本平台入门课程无明显优势。
2、各个等级的已经入门的用户，想快速提升自己的扑克水平
问题类型：痛点。高效且系统的提升德扑水平，是用户的核心诉求，用户对长期输牌抗拒且恐惧，黑桃大师产品的AI训练体系满足了此核心痛点。
按照“大明、笨笨、小闲”用户画像法，同时根据入门用户及提升用户，分析三类用户的诉求：
从上表分析本平台的优缺点：
优点：很好的满足了大明用户的需求
缺点：
1）未很好满足笨笨用户。建议查看小程序后台数据，通过笨笨用户的相应行为特征，进行精确数据分析和用户访谈，确定本结论是否成立。
我的解决方案：
a.提供明确的用户故事：挖掘一些典型的用户故事，详细介绍这些典型用户利用本平台的学习方法。让具体的用户故事引导打动此类用户
b.做一些免费的介绍学习方法的视频或者文章，告诉用户学习如何正确且高效的使用本平台进行学习
c.让此类用户在使用平台初明确并选择目标。平台可通过用户测试掌握该用户水平情况，根据该用户的目标，为其推荐提供明确的成长路径、学习方法和学习资料
2）未能很好满足“小闲”用户。在本平台打发时间的用户，应是有一定的德扑基础。此类用户当前没有明显付费欲望，但未来可以转化为付费用户，当下此类用户可以活跃社群，打造平台社交氛围。
当下满足与“小闲”用户的主要是“发现”版块里面的策略图文，当前版块面临的问题是：
a.文章类型少
b.文章数量少且更新慢
通过以上分析得知，现平台对“小闲”用户不够友好。这与当前平台的属性有关，当前平台更加定位于“工具”属性，通过为用户提供“AI训练”工具来销售课程。如果平台要获得更大的流量和更高的转化率，可以考虑增加“社交属性”的功能，服务于此类用户。我的解决方案是：
a.从纯工具逐步增加社区版块，若受开发限制，团队可以建立社群，先行验证。
b.增加免费内容的供给，丰富类型，如增加视频、书籍阅读等。对内容进行分类，标签，可以做粗颗粒的推送。
c.不定期推出一些活动，通过活动活跃此类用户，也可在过程中寻求付费转化
下面我将以用户的角度，实现目标，绘制其关键使用路径。在此关键路径中，挖掘用户需求点，打造峰值体验，找到体验低谷。
用户A：大明用户，目标明确，要入门德扑。首次进入本平台
路径：
路径分析结论：此路径用户体验较差。
1)第2步教程：新人用户第一次进入本平台想入门，根据使用习惯会直接点击教程。当前平台教程版块无0基础入门的教程。用户浏览一圈后无所得。
2)第三步训练：新人用户在“教程”版块没有所得，会点击到“训练版块”。第一个展示的是“新人专享”，用户为新人，点击进入后不是入门的内容。
3)第四步入门：点击到“训练”版块第二项内容“快速入门”，用户找到目标内容。
我的改进方案是：
将新人入门内容放到“教程”版块，并在醒目位置标明“新人入门”
同时入门内容是否需要收费，需要得到现有的数据支撑。不过对于平台来说，入门的教程不是核心竞争力，用户可选择余地较大，设置成免费增加用户的留存和对平台的信任感，或许能提升后期提升产品的付费转化率。
用户B： 大明用户，有一定德扑水平，想提升
路径：
通过分析得知，该路径对用户体验较好，那么如何在此路径中打造峰值体验呢。我的一个小方案是：
增加用户学习的成就机制和激励机制。例如学会某项技能颁发证书等。
用户C：笨笨用户
路径：
笨笨用户目标与需求没有那么明确，进入产品后，各项功能试用一番，最后离开。我的解决方案是：
帮助用户明确目标及需求，进入平台则让其选择目标，平台为其推荐专属的学习方案。此项功能可参考KEEP。
本篇文章较为浅显的分析了本产品，因没有相关数据，所以不涉及到数据分析，UI及UE分析过于细节，此处不做分析。
小结：
以上就是我对黑桃大师小程序的分析。我是天王寺一哥，一个产品界的小学生，目前在北京做产品经理。期待与大家多沟通，多交流。
德扑之星进入俱乐部界面，就可以看到很多俱乐部。
德扑之星app是一款德州扑克竞技平台，平台公平公正，拥有数据分析，回顾分享等等功能，并且软件还可以互动交流等等，可以给予用户更棒的德州扑克体验。
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自从人工智能的概念诞生起，人们对于它将会掌控甚至毁灭人类的担忧就一直没有停歇。AlphaGo 在围棋上击败李世石，再加上最近的聊天机器人 Tay 频繁出现暴走和让人发毛的诡异举动，更是加剧了外界的恐慌情绪。作为对人工智能推广最积极的巨头之一，也是 Tay 的开发者微软日前却公开表示：大家实在是想太多了。 微软剑桥研究院总监 Chris Bishop 最近接受采访，他明确表示人类安危绝对不是现在大家需要关注的重点，因为人类对 AI 仍有绝对的控制力。他表示，那些担忧只是一种戏剧性的观点，而且劝告说这种恐惧只会影响到机器人技术的进化。 我所看到的危险是，如果我们花费太多的精力在终结者和天网和人类毁灭上，那就等于是在用一种过于消极，过于情绪化和片面的观点去影响人工智能的发展。最终，我们可能会将这个还在婴儿期的技术扔出温床。 伊隆马斯克和史蒂芬霍金都曾公开表示过自己对于 AI 带来的威胁的担忧，而 Bishop 则完全不同意他们的看法。他认为，即使要担心 AI，那也得是很多很多年之后的事情了。 不过，Bishop 也没有把话说死，他承认 AI 的发展对人类是有一定的负面效果，但那和世界末日没有任何关系。他说 AI 的威胁和终结者无关，而是系统的自我学习会不会出现偏差。另外，AI 数据的归属者问题也是值得注意的。 谈到近来大热的 AlphaGO 击败李世石这件事，Bishop 首先承认它的表现确实令人印象深刻，但要让机器表现出和人类一样的智能，科学家还有很长的路要走：对于人脑来说轻而易举的事情，机器却做不到的还有很多、很多。现在去讨论机器拥有人类的思维能力是一种高度架空的想法，大多数专家都会将这样一个未来放在很多年以后。 Chris 对 AlphaGO 的评价还是很中肯的，即使是在它的缔造者谷歌眼里，这个如今享誉世界的 AI 仍然只属于弱人工智能而已。AlphaGO 基于蒙特卡洛算法，它的取胜无关思维能力，只是单纯的概率选择而已。因为增加了深度学习机制，使得 AlphaGO 可以在学习的过程中过滤掉大部分选项，从而大幅度降低对计算能力的需求。
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