Java程序員可以轉換到人工智能領域嗎？首先，你需要數學基礎：高等數學、線性代數、概率論、數理統(tǒng)計與隨機過程、離散數學、數值分析其次，你需要算法的積累：人工神經網絡、支持向量機、遺傳算法等；當然，在各

Java程序員可以轉換到人工智能領域嗎？

首先，你需要數學基礎：高等數學、線性代數、概率論、數理統(tǒng)計與隨機過程、離散數學、數值分析

其次，你需要算法的積累：人工神經網絡、支持向量機、遺傳算法等；當然，在各個領域也需要算法，比如slam研究如果你想讓機器人在定位環(huán)境中導航和地圖的話，簡單來說，很多算法需要時間去積累；

那么，你至少需要掌握一種編程語言，畢竟算法的實現還需要編程；如果深入硬件，一些基礎的電工課程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生學習，本科生只需要泛泛而談，畢竟基礎課太大了。

人工智能需要學java嗎？

這是值得學習的。隨著互聯網的發(fā)展，編程語言已經成為熱門專業(yè)。目前比較流行的語言有：Java、python、大數據、PHP等。Java和python是編程語言的前沿。

Java源于C和C技術系統(tǒng)，于1995年推出。它是為專門的程序員設計大型復雜的分布式應用程序而設計的。

Java是一種面向對象的編程語言，它既吸收了C語言的優(yōu)點，又摒棄了C語言難以理解的多重繼承和指針的概念，因此Java語言具有功能強大、使用方便兩大特點。Java語言作為靜態(tài)面向對象編程語言的代表，完美地實現了面向對象理論，使程序員能夠以優(yōu)雅的思維方式進行復雜的編程。

Java的虛擬機架構和獨特的JIT編譯模式可以大大提高其運行速度。當計算量較大時，這一優(yōu)勢非常重要。這就是為什么Java仍然是世界上最流行的語言之一。

Android手機上幾乎所有的應用程序都是用Java編寫的。大型網站的后端，如電子商務交易平臺阿里巴巴、淘寶、京東等，主要采用Java開發(fā)。也可以用Java開發(fā)大型企業(yè)管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等大型企業(yè)應用程序。Java與中國移動、中國聯通、中國電信、中國網通等與通信、網絡相關的大型企業(yè)，與金融銀行、證券公司、互聯網金融相關的大型企業(yè)，與供應鏈、客戶管理系統(tǒng)、物流系統(tǒng)等大型管理系統(tǒng)有著密切的聯系。

Java在大數據開發(fā)方面有很大的優(yōu)勢。目前流行的大數據Hadoop框架和map-reduce框架大多是用開源java語言編寫的。因此不難看出，Java仍然是工業(yè)應用的老大哥。

如果學java，可以進軍人工智能嗎？

當然可以實現Java、Python等技術。

首先，Java語言被許多企業(yè)用來做人工智能相關的項目，包括bat。

第二，如果你學過Java語言，你可能無法從事人工智能相關的職業(yè)。原因很簡單。人工智能產業(yè)門檻高，對學歷和能力都有一定要求。

如某大型工廠，人工智能相關崗位招聘要求如下：社會招聘學歷最低的985/211本科畢業(yè)生，大學要求學歷較高。此外，他們還需要有獎項和證書才能有機會。

然后談談能力。首先，你應該有一個堅實的數學基礎，這樣你就可以理解人工智能算法的基本原理，因為它涉及大量的數學定理和公式。其次是英語能力，因為你可能需要閱讀大量的英語材料來提高自己。最后，是研究的精神。如果你想從一個搬磚頭的程序員成長為一個大牛，這是學習源代碼和體系結構的唯一方法。你不能沒有坐在板凳上的精神。

綜上所述，Java作為一個從業(yè)者多年，我想說的是Python和人工智能是兩個完全不同的概念。Python只是一種編程語言，而人工智能是一種科學方法。它主要研究如何通過計算機來實現與人類智能相似的設備，這是一個過程。python作為一種計算機編程語言，可以作為實現人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡單介紹一下人工智能的實現方法。目前，主要有兩所學校。

一個是基于神經網絡的機器學習，也就是說，近年來，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來了（之所以再次被使用，是因為它流行了一段時間，后來遇到技術瓶頸時就沉寂了）。為了促進人工智能的發(fā)展，Google開源的tensorflow庫受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進人工神經網絡的開發(fā)和實驗。python作為tensorflow的編程語言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，Facebook的開源項目pytorch也是一個優(yōu)秀的機器學習庫。它還使用Python作為開發(fā)語言，為Python添加了許多用戶。實際上，也有很多語言可以用于人工智能開發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過程會稍微復雜一些。

另一種實現人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經流行的專家系統(tǒng)正是基于這一技術，正是因為近年來，深度學習蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實現模式中使用的編程語言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學習人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個堅實的數學基礎，從線性代數，概率過程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎知識，就可以理解和改進各種學習算法。至于你的算法是用什么語言實現的，就簡單多了。當然，Python是一個不錯的選擇。它比其他語言更簡單、更容易學。關鍵是要有強大的圖書館支持。