javaai

Ⅰ java可以開發人工智慧嗎

聽說只有python 是人工智慧的唯一優勢

Ⅱ JAVA是否能做人工智慧的深度學習

這個問題很好，很有創意，也很符合現在科技的發展。
java是現在最火的編程語言之一。java開發人員每年都有很多新人進入這一行業。並且也是高薪的一類人群。但是伴隨AI技術的不斷發展和普及，人工智慧已經從各個方面都走進了我們的生活中，例如智能家居已經很普遍了。科研方面，智能機器人的研發希望可以服務於需要我們人類生活的其他方面。
這里就開始說人工智慧需不需要學習java。個人認為需要學習java，但是代替不了人類程序員。就目前的人工智慧學習的狀態來看，如果人工智慧學java，根據不同的需求需要編相應的程序，未知的bug就有很大概率出現，在修復bug的情況下，還需要人類幫忙讓它學習改bug的過程。這樣是很長的一段路，但也肯定避免不了bug的出現。

Ⅲ Java適合做AI開發嗎

Java可以開發人工智慧，但執行速度太慢，不是最適合開發人工智慧的語言。Python是人工智慧使用最廣泛的編程語言。
適合做AI開發的幾種語言：
Python
Python由於簡單易用，是人工智慧領域中使用最廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI演算法一起使用。
Python之所以時候AI項目，其實也是基於Python的很多有用的庫都可以在AI中使用，如
Numpy提供科學的計算能力，Scypy的高級計算和Pybrain的機器學習。
另外，Python有大量的在線資源，所以學習曲線也不會特別陡峭。
Java
Java也是AI項目的一個很好的選擇。它是一種面向對象的編程語言，專注於提供AI項目上所需的所有高級功能，它是可移植的，並且提供了內置的垃圾回收。另外Java社區也是一個加分項，完善豐富的社區生態可以幫助開發人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。
對於AI項目來說，演算法幾乎是靈魂，無論是搜索演算法、自然語言處理演算法還是神經網路，Java都可以提供一種簡單的編碼演算法。另外，Java的擴展性也是AI項目必備的功能之一。
Lisp
Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。LISP作為因應人工智慧而設計的語言，是第一個聲明式系內函數式程序設計語言，有別於命令式系內過程式的C、Fortran和面向對象的Java、C#等結構化程序設計語言。
Lisp語言因其可用性和符號結構而主要用於機器學習/ ILP子領域。著名的AI專家彼得·諾維奇（Peter Norvig）在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一書中，詳細解釋了為什麼Lisp是AI開發的頂級編程語言之一，感興趣的朋友可以自行查看。
Prolog
Prolog與Lisp在可用性方面旗鼓相當，據《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯編程語言，主要是對一些基本機制進行編程，對於AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基於樹的數據結構化機制。結合這些機制可以為AI項目提供一個靈活的框架。
Prolog廣泛應用於AI的 expert系統，也可用於醫療項目的工作。
C ++
C ++是世界上速度最快的編程語言，其在硬體層面上的交流能力使開發人員能夠改進程序執行時間。 C ++對於時間很敏感，這對於AI項目是非常有用的，例如，搜索引擎可以廣泛使用C ++。
在AI項目中，C++可用於統計，如神經網路。另外演算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，游戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執行和響應時間。
寫在最後：
其實為AI項目選擇編程語言，其實很大程度上都取決於sub-field，對於編程語言的選擇要從大局入手，不能只考慮部分功能。在這些編程語言中，Python因為適用於大多數AI sub-field，所以漸有成為AI編程語言之首的趨勢，而Lisp和Prolog因其獨特的功能，所以在部分AI項目中卓有成效，地位暫時難以撼動。而Java和C++的自身優勢將在AI項目中繼續保持。

Ⅳ 人工智慧用的編程語言是哪些

在推動AI產業從興起進入快速發展的歷程中，AI頂級人才的領軍作用尤為重要。上至國家，下至科技巨頭，無不將AI視為提升自身的核心競爭力的根本性戰略。那麼你有沒有想過這么一個問題：人工智慧開發語言哪個更好？
其實，並不是每種編程語言，都能為開發人員節省時間及精力。在此整理了5種比較適用於人工智慧開發的編程語言：
Python
Python由於簡單易用，是人工智慧領域中使用較廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI演算法一起使用。Python之所以時候AI項目，其實也是基於Python的很多有用的庫都可以在AI中使用，如Numpy提供科學的計算能力，Scypy的高級計算和Pybrain的機器學習。另外，Python有大量的在線資源，所以學習曲線也不會特別陡峭。
Java
對於AI項目來說，演算法幾乎是靈魂，無論是搜索演算法、自然語言處理演算法還是神經網路，Java都可以提供一種簡單的編碼演算法。另外，Java的擴展性也是AI項目必備的功能之一。
Lisp
Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。LISP作為因應人工智慧而設計的語言，因其可用性和符號結構而主要用於機器學習/ ILP子領域。著名的AI專家彼得·諾維奇（Peter Norvig）在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一書中，詳細解釋了為什麼Lisp是AI開發的頂級編程語言之一。
Prolog
Prolog一種邏輯編程語言，主要是對一些基本機制進行編程，對於AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基於樹的數據結構化機制。結合這些機制可以為AI項目提供一個靈活的框架。Prolog廣泛應用於AI的 expert系統，也可用於醫療項目的工作。
C ++
在AI項目中，C++可用於統計，如神經網路。另外演算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，游戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快地執行和響應時間。這也是一門非常不錯的語言。

Ⅳ 人工智慧JAVA可不可以做

做是都能做，只是合不合適。人工智慧設計到的東西很多。

Ⅵ 北大青鳥設計培訓：人工智慧開發需要學Java嗎

關於人工智慧，人們的關注度已經無限的上升，甚至在CCTV-1周末黃金檔開設了一檔《機智過人》的綜藝節目，這是國內首檔聚焦智能科技的綜藝節目，是人跟人工智慧的較量。
這檔節目特別精彩，人工智慧的表現超乎人們意料的好，甚至很多時候都戰勝了人類。
Java語言適合人工智慧開發嗎?在《機智過人》這檔節目中，人工智慧開發出的機器人，不僅可以創造出對聯，歌曲，還可以打籃球，進行人臉識別和聲音識別等等，可謂是人工智慧的風頭無人能及。
在這個高新科技時代，人工智慧已經越來越成為人們關注的焦點，也必定是未來的主角。
人工智慧(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。
人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。
那麼「人工」的部分，就離不開編程語言的學習，有很多編程語言都適合人工智慧的學習，很多朋友就想知道這其中有Java語言嗎?Java其實是AI項目的一個很好的選擇。
蘇州電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/認為它是一種面向對象的編程語言，專注於提供AI項目上所需的所有高級功能，它是可移植的，並且提供了內置的垃圾回收。
另外Java社區也是一個加分項，完善豐富的社區生態可以幫助開發人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。

Ⅶ 人工智慧用的編程語言是哪些

人工智慧是一種未來性的技術，目前正在致力於研究自己的一套工具。一系列的進展在過去的幾年中發生了：無事故駕駛超過300000英里並在三個州合法行駛迎來了自動駕駛的一個里程碑;IBM Waston擊敗了Jeopardy兩屆冠軍;統計學習技術從對消費者興趣到以萬億記的圖像的復雜數據集進行模式識別。這些發展必然提高了科學家和巨匠們對人工智慧的興趣，這也使得開發者們了解創建人工智慧應用的真實本質。

谷歌的AI擊敗了一位圍棋大師，是一種衡量人工智慧突然的快速發展的方式，也揭示了這些技術如何發展而來和將來可以如何發展。

哪一種編程語言適合人工智慧?

你所熟練掌握的每一種編程語言都可以是人工智慧的開發語言。人工智慧程序可以使用幾乎所有的編程語言實現，最常見的有：Lisp,Prolog,C/C++，近來又有Java，最近還有Python.

LISP

像LISP這樣的高級語言在人工智慧中備受青睞，因為在各高校多年的研究後選擇了快速原型而舍棄了快速執行。垃圾收集，動態類型，數據函數，統一的語法，互動式環境和可擴展性等一些特性使得LIST非常適合人工智慧編程。

PROLOG

這種語言有著LISP高層和傳統優勢有效結合，這對AI是非常有用的。它的優勢是解決「基於邏輯的問題」。Prolog提供了針對於邏輯相關問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特徵。它的主要缺點(恕我直言)是學起來很難。

機器學習庫

PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的演算法，它是模塊化的Python機器學習庫。它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的演算法。

PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的演算法，這些演算法是和python科學包(numpy,scipy.matplotlib)緊密聯系在一起的。

MDP-Toolkit這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網路結構。新演算法的實現是簡單和直觀的。可用的演算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法(主成分分析、獨立成分分析、慢特徵分析)，流型學習方法(局部線性嵌入)，集中分類，概率方法(因子分析，RBM),數據預處理方法等等。 自然語言和文本處理庫

NLTK 開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

結論

python因為提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智慧方面扮演了一個重要的角色：Python中的機器學習，實現了這一領域中大多的需求。D3.js JS中數據驅動文檔時可視化最強大和易於使用的工具之一。處理框架，它的快速原型製造使得它成為一門不可忽視的重要語言。AI需要大量的研究，因此沒有必要要求一個500KB的Java樣板代碼去測試新的假說。python中幾乎每一個想法都可以迅速通過20-30行代碼來實現(JS和LISP也是一樣)。因此，它對於人工智慧是一門非常有用的語言。

案例

做了一個實驗，一個使用人工智慧和物聯網做員工行為分析的軟體。該軟體通過員工情緒和行為的分心提供了一個有用的反饋給員工，從而提高了管理和工作習慣。

使用Python機器學習庫，opencv和haarcascading概念來培訓。建立了樣品POC來檢測通過安置在不同地點的無線攝像頭傳遞回來基礎情感像幸福，生氣，悲傷，厭惡，懷疑，蔑視，譏諷和驚喜。收集到的數據會集中到雲資料庫中，甚至整個辦公室都可以通過在Android設備或桌面點擊一個按鈕來取回。

開發者在深入分析臉部情感上復雜點和挖掘更多的細節中取得進步。在深入學習演算法和機器學習的幫助下，可以幫助分析員工個人績效和適當的員工/團隊反饋。

Ⅷ java可以做人工智慧嗎

spark可以用來做機器學習，而spark支持Java的API，所以Java可以用來寫udf，實現機器學習。

Ⅸ 人工智慧學習的是什麼語言

人工智慧學的是「編程語言」。
人工智慧是一個很廣闊的領域，很多編程語言都可以用於人工智慧開發。以下是5種比較適用於人工智慧開發的編程語言：
1、Python。由於簡單易用，它是人工智慧領域中使用最廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI演算法一起使用。另外，Python有大量的在線資源，所以學習曲線也不會特別陡峭。
2、Java。它是AI項目的一個很好的選擇。它是一種面向對象的編程語言，專注於提供AI項目上所需的所有高級功能，它是可移植的，並且提供了內置的垃圾回收。
3、Lisp。因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。LISP作為因應人工智慧而設計的語言，是第一個聲明式系內函數式程序設計語言，有別於命令式系內過程式的C、Fortran和面向對象的Java、C#等結構化程序設計語言。

Ⅹ java可以做人工智慧嗎

中國人工智慧發展迅猛，政府對人工智慧也是很重視的。人工智慧的專業方向有科學研究、工程開發、計算機方向、軟體工程、應用數學、電氣自動化、通信、機械製造，人工智慧的前景雖然很好，但是它的難度系數很高，目前人工智慧的人才需求量很大，相比於其他技術崗位，競爭度降低，薪資相對來說是較高的，因此，現在是進入人工智慧領域的大好時機。人工智慧的發展前景還是很不錯的，原因有幾點，智能化是未來的重要趨勢之一、產業互聯網的發展必然帶動人工智慧的發展、人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。

目前，人工智慧在計算機領域得到了廣泛的重視，我相信在未來的應用前景也會更加廣泛。