大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java 语言 人工智能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Java 语言 人工智能的解答，让我们一起看看吧。
如何在学j***a的同时学习人工智能（大一新生的困惑）？
首先，对于大一新生来说，学习的重点在于基础学科，尤其是数学相关课程，这对于计算机专业的学生来说是非常重要的。
如果大一期间还有精力学习编程语言和人工智能知识，可以按照以下几个步骤来学习：
第一：学习J***a基础语法。学习人工智能技术之前需要具备一定的编程基础，所以应该先掌握J***a编程基础，然后再学习人工智能相关知识。如果从学习人工智能技术的角度出发，学习J***a基础语法并不需要学习Web开发的内容，只需要关注于J***a的面向对象编程内容即可。
第二：学习机器学习知识。对于初学者来说，学习人工智能技术可以从学习机器学习知识开始，机器学习是打开人工智能技术体系大门的钥匙。学习机器学习知识可以从学习基本的机器学习算法开始，比如朴素贝叶斯、决策树等算法，然后通过编程语言来完成这些算法的实现和验证。
第三：学习人工智能平台知识。随着当前各大科技公司纷纷推出自己的人工智能平台，所以可以通过这些人工智能平台来学习相关知识，比如自然语言处理平台和计算机视觉平台等等。
相比于J***a语言来说，目前python在人工智能领域有更广泛的应用，而且由于Python语言语法简单，可以使用的库也比较丰富，所以使用Python语言来完成人工智能实验会更方便一些。
最后，目前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主，所以如果想在人工智能领域走得更远，建议读一下研究生。
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，或者私信我！
J***a程序员可以转换到人工智能领域吗？
人工智能领域是未来主要的发展方向之一，目前很多J***a程序员也都有着手学习python知识，这个确实是个不错的选择，而且未来人工智能方向发展前景不错的，不论是就业情况还是薪资待遇都比较可观!
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J***a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J***a程序员正在进行转换。
J***a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J***a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J***a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J***a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
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，分析
其次需要算法的积累：人工[_a***_]，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
需要考虑：
1、转人工智能开发之后，薪资可以提高多少？
2、这样的薪资可以拿多久？
3、未来十年，人工智能会不会飞速发展？
4、自己的学习能力，能否熟练掌握人工智能开发？
5、自己的数学功底，可以把人工智能学到多深
考虑了这几个问题，然后再决定要不要转
谢邀！
AI，也就是人工智能，并不仅仅包括机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。
机器学习路线图
这个学习路线是这样设计的：首先了解这个领域，建立起全面的视野，培养起充足的兴趣，然后开始学习机器学习的基础，这里选择一门由浅入深的课程来学习，课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后，对机器学习已经有了充足的了解，可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后，可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择，深度学习或者继续机器学习。
深度学习是目前最火热的机器学习方向，其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样，因此可以单独学习。除了深度学习以外，机器学习还包括统计学习，集成学习等实用方法。如果条件足够，可以同时学习两者，一些规律对两者是共通的。学习完后，你已经具备了较强的知识储备，可以进入较难的实战。这时候有两个选择，工业界的可以选择看开源项目，以改代码为目的来读代码；学术界的可以看特定领域的论文，为解决问题而想***文。无论哪者，都需要知识过硬，以及较强的编码能力，因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后，可以说是踏入AI领域的门了。
坦白的说，普通程序员转机器学习并不是一件轻松的事情。机器学习却需要截然不同的思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”正如谷歌大脑项目(Brain Residency)负责人罗伯森说，“我们一直在不停地更新模型，而且还要不断学习，增加更多数据，调整预测方式。它就像是一个有生命的东西，这是一种截然不同的开发模式。”
本科生从事J***a开发，想转大数据或者人工智能，要怎么做？
回想Android开发的历程，从很火到普及到降温。培训机构和大学开设了Android课程，输送了大量Android开发，选择j***aee的人少了，慢慢的j***aee的薪资也上来了，Android开发的薪资降了，而j***aee在高薪领域人数比Android开发要多很多。算法和人工智能，它的使用前提是建立在大量数据基础上的。如果数据不够，再好的算法也训练不出好的模型来。在数据这块就pass掉了很中小企业，那就业率就降低了。所以，如果转算法和人工智能。我觉得楼主要考虑：
1、就业城市。三四线城市基本不建议转了，几年内，哪怕5G普及了也没有几家企业需求，就业率是要考虑的。
2、自己数学好不好，算法学起来是兴奋还是痛苦，易懂还是难懂。
3、英语好不好。
4、对新技术是主动学习还是排斥。楼主可以去看下招聘要求，搞算法人工智能的人还要求会大数据，j***a，Python，R等等。掌握的技术不比j***a少。
5、对技术是否会深入研究。与其与人抢大数据，算法，人工智能的饭碗，还不如深耕自己熟悉的j***a领域。***如转换，5年后，题主顶多是大数据，算法，人工智能的中级水平。***如没转行，深耕自己熟悉的j***a领域，5年后，楼主绝对是j***a领域的资深专家，架构师了，薪资不低，竞争力大，转管理也是水到渠成。
最后：
一家公司可能需要20个j***aee的开发，但可能只需要3个Android开发就够了。
一家公司可能需要20个j***aee的开发，但可能只需要1个大数据算法人工智能的就够了。
到此，以上就是小编对于j***a 语言 人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于j***a 语言 人工智能的3点解答对大家有用。
