大家好，今天来为大家分享java ai人工智能思想的一些知识点，和java人工智能实例的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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python是智能机器人的开发语言吗？
Python可以开发人工智能，但不是唯一的，比较流行的人工智能开发语言，如下：
1.Python
第一，毫无疑问是Python。尽管Python仍存在许多问题，例如空格/Tab缩进及Python2和Python3之间的不兼容性。但是，当你面对与AI相关的工作时，依然推荐选择使用Python。
Python提供的第三方工具是无与伦比的。例如，NumPy已经变得无处不在，它几乎是张量操作的标准API；Pandas将R强大而灵活的DataFrame带入Python；对于自然语言处理（NLP），你可以利用NLTK和快速的SpaCy；对于机器学习，有久经沙场的scikit-learn；而对于深度学习，所有当前的第三方库，诸如TensorFlow，PyTorch，Chainer，ApacheMXNe以及Theano，都是为Python量身打造。
当你阅读到arXiv上有关深度学习的前沿研究论文时，你一定能找到对应Python版本的源代码。Python还有其他优秀之处，虽然IPython已经渐渐被JupyterNotebook取代，从而兼容更多的语言，但绝大多数JupyterNotebook用户以及大多数在线分享的Notebook都在使用Python。
Python是人工智能研究的前沿语言，是拥有机器学习和深度学习框架最多的语言，也是AI领域几乎所有人都在使用的语言。因此，无论大家每天如何抱怨空格/Tab缩进问题，Python都是人工智能编程语言中的首选。
2.Java系列
JVM系列语言（Java，Scala，Kotlin，Clojure等）也是AI应用程序开发的绝佳选择。无论是自然语言处理（CoreNLP），张量运算（ND4J）还是完整的GPU加速深度学习堆栈（DL4J），都可以有大量数据库可以使用。另外，您还可以轻松访问ApacheSpark和ApacheHadoop等大数据平台。
Java是大多数企业的通用语言，Java8和Java9中提供了新的语言结构，让编写Java代码不再那么痛苦。使用Java编写人工智能应用程序可能会有些无聊，但它可以确保完成工作，并将所有现有的Java基础架构用于开发，部署和监控。
3.C/C++
开发AI应用程序，C/C++可能不是你的首选，但如果在嵌入式环境中工作，并且无法负担Java虚拟机或Python编译器较慢的运行速度，那么C/C++就是最佳选择。
值得庆幸的是，现在的C/C++代码简单多了，你可以使用CUDA等库来编写自己的代码，直接在GPU上运行，也可以使用TensorFlow或Caffe获取灵活的高级API访问权限。后者还允许您导入数据科学家用Python构建的模型，然后以C/C++的速度在环境中运行它们。
另外，你也可以关注Rust在未来一年的应用。结合了C/C++的速度与类型和数据安全性，Rust是既能实现功能而又不造成安全性问题的最佳选择。
4.JavaScript
JavaScript是怎么回事？谷歌最近发布了TensorFlow.js，这是一个WebGL加速库，能实现在Web浏览器中训练和运行机器学习模型。它还拥有KerasAPI，并且能加载和使用在常规TensorFlow中训练过的模型。这可能会吸引大量开发人员涌入AI领域。虽然JavaScript目前访问机器学习库的方式与其他语言不同，但开发人员在网页中添加神经网络，就像添加React组件或CSS属性一样简单。
TensorFlow.js仍处于早期阶段。目前它无法在Node.js中工作，且还没有实现完整的TensorFlowAPI。不过，预计到2018年底，这两个问题都将基本得到解决。届时，JavaScript在AI应用中的地位将会越来越高。
5.R
R位列前五的末位，呈衰落趋势。R是数据科学家喜欢的语言，正因为它以数据框架为中心，其他程序员在第一次接触R时常常会感到困惑。如果团队中有专门的R开发人员，那么整合TensorFlow，Keras或H2O进行研究、建模和实验是有意义的。但是，出于性能和使用方面的考虑，我不推荐R用于实际生产。虽然，可以在生产服务器上部署高性能R代码，但采用R语言编写原型，并将其重构为Java或Python运行反而会更加容易。
Java学不好的人可以学人工智能或者算法吗？
题主说的是JAVA都学不好，而不是没学过Java。Java并不是一门很难的编程语言，它有着二十多年的积淀，在网上随便一搜就是非常多从浅到深的文章与视频，在这样一种几乎半成品唾手可得，只需要你自己主动去吃的情况下，都没学好，我只能认为不是能力问题，而是态度问题。
态度有问题的话，在计算机领域是很难继续走下去的。
如果题主的问题换一下，不会Java，可以学人工智能或者算法吗。
那么我会建议你把Java放在一边，先去学习Python。
首先，算法作为程序的核心思想，是用编程语言来实现的，这个时候，其实不局限于Python，用Java，MATLAB，C++都是可以的，只要你能用任意一种语言来表达自己的逻辑就够了。而Python作为一种脚本语言，其入门门槛其实是比java还要低的，因此考虑到快速上手，尽快开始敲代码，就还是建议题主去学Python。
接下来，算法进一步，你提到了人工智能，除了入门门槛低，由于Python的动态性与优秀的数据分析能力，它在人工智能算法领域也是大放异彩，因此就更进一步的推荐题主选择Python语言。
目测题主现在还是学生，并且是非计算机专业的学生。
我推荐你首先学习算法与数据结构，打牢计算机思维的基础，这样以后不论你使用何种语言，都能受益匪浅。可以看一看《数据结构与算法分析》这本书，里面用到的例子都是十分典型，有一定的数学基础就可以跟着去学习，我可以保证，你刷懂里面的二分之一的题，就能去BAT面试开发实习生了。
有了算法与数据结构的基础之后，题主需要再去LeetCode上刷一些算法题来巩固自己的知识。LeetCode上可以用多种语言来解算法题，这样不仅考察了你的算法功底，也锻炼了你的编程语言使用能力，目前支持C，java，js，Python等多种语言。
最后，题主就可以考虑读人工智能方面的文献，了解他们的算法了。
祝题主一切顺利，能够早日实现自己人工智能算法工程师的梦想。
以上是我的浅见，欢迎各位在下方评论区与我沟通交流。
我是苏苏思量，来自BAT的Java开发工程师，每日分享科技类见闻，欢迎关注我，与我共同进步。
如果有机会，你愿意从java转到人工智能行业吗？
谢谢邀请！
作为一名从业多年的Java程序员，目前主要的研究方向是机器学习和大数据，所以我来回答一下这个问题。
首先，人工智能是未来比较明显的发展趋势之一，当前从传统Java开发转换到人工智能领域是不错的选择，未来的发展空间也会比较广阔。从近些年人工智能方向研究生的就业情况来看，整体的就业情况还是比较不错的，而且薪资待遇也比较可观。
由于一直以来人工智能领域的人才培养主要以研究生教育为主，所以目前整个人工智能领域的人才缺口还是比较大的，而且由于人工智能领域的人才培养周期比较长，所以人才缺口将持续较长一段时间，这为Java程序员转换到人工智能领域提供了机会，而且目前行业内确实有不少Java程序员正在进行转换。
Java程序员转换到人工智能领域需要做好以下几个方面的准备：
第一：补齐基础学科知识。人工智能领域的研发需要具备扎实的数学基础，不论是计算机视觉、自然语言处理还是机器学习，都需要有具备较强的算法设计和实现能力。所以就要求Java程序员（应用级开发）要补齐数学方面的短板，如果要想在人工智能领域走得更远，一定要重视数学基础。
第二：语言的转换。目前在人工智能领域，Python、R和Go语言的应用比较广泛，尤其是Python语言，所以目前不少Java程序员也在逐渐开始转换。我在早期从事机器学习实现的时候也在使用Java语言，后来转换到Python语言之后，确实在开发效率方面有所提升。
第三：具有一定的研发环境。人工智能领域的研发目前依然处在探索阶段，行业内有大量的课题需要攻克，尤其在落地应用方面还需要产业领域的专家参与，所以从事人工智能研发一定要有一个较好的研发环境。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
ai编程课是学什么
人工智能编程课就是学习人工智能编程语言的课程，人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发，比较常用的有Python、Java、Lisp、Prolog、C++等。
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