java大數(shù)據(jù)開發(fā)和人工智能哪個好？是指在一定時間內(nèi)，傳統(tǒng)軟件工具無法捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)集。它是一種海量、高增長率、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式具有更強的決策能力、洞察力和流程優(yōu)化能力。研究

java大數(shù)據(jù)開發(fā)和人工智能哪個好？

是指在一定時間內(nèi)，傳統(tǒng)軟件工具無法捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)集。它是一種海量、高增長率、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式具有更強的決策能力、洞察力和流程優(yōu)化能力。

研究和開發(fā)模擬、擴展和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應用系統(tǒng)，是一門新興的技術(shù)科學。它指的是計算機系統(tǒng)執(zhí)行復雜任務的能力，這些任務只能由人類智能完成。

https://www.toutiao.com/i6625781723403649539/

https://www.toutiao.com/i6606533676425544196/

Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領(lǐng)域嗎？

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

其次，你需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、遺傳算法等等；當然也有很多領(lǐng)域，比如說，如果你想讓機器人在定位環(huán)境中導航和地圖繪制，就需要學習slam；總之，很多算法都需要時間的積累；

那么，你就需要熟練掌握至少有一種編程語言，畢竟算法的實現(xiàn)還需要編程；如果深入硬件，一些基礎(chǔ)的電學課程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生學習，本科只是泛泛而談。畢竟，基礎(chǔ)課太多了。

人工智能和python是什么關(guān)系？

人工智能是一個大概念，具體落地人工智能項目會聯(lián)系機器學習和深度學習框架，這些框架大多是基于Python開發(fā)的，所以為了進一步人工智能項目的開發(fā)，Python語言的學習也是很有必要的

人工智能是一定要學習python嗎？還會用到哪些語言？

作為多年的實踐者，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，主要研究如何通過計算機實現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計算機編程語言，可以作為實現(xiàn)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(xiàn)方法。目前，主要有兩所學校。

一個是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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，F(xiàn)acebook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(xiàn)人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經(jīng)流行的專家系統(tǒng)正是基于這一技術(shù)，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(xiàn)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(shù)學基礎(chǔ)，從線性代數(shù)，概率過程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)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(xiàn)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(guān)鍵是要有強大的圖書館支持。

學電腦技術(shù)學軟件開發(fā)好還是學人工智能好？

作為IT行業(yè)的從業(yè)者和計算機專業(yè)的研究生導師，讓我來回答這個問題。

在當前大數(shù)據(jù)和人工智能時代，學習人工智能的相關(guān)技術(shù)是一個很好的選擇，未來發(fā)展空間很大。然而，由于人工智能人才的培養(yǎng)周期長，對數(shù)學等基礎(chǔ)學科的要求較高，對于基礎(chǔ)薄弱的人來說，從軟件開發(fā)中學習是一種很好的選擇，也是一種現(xiàn)實的選擇。

對于初學者，可以從軟件開發(fā)技術(shù)入手，在學習的過程中不斷豐富自己的知識結(jié)構(gòu)。在未來，它們也可以向大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展，人工智能也需要堅實的編程基礎(chǔ)。從這個角度看，學習軟件開發(fā)技術(shù)和學習人工智能技術(shù)并不矛盾。對于那些面臨大學專業(yè)選擇的學生來說，如果他們對人工智能感興趣，并且有堅實的數(shù)學基礎(chǔ)，那么由許多雙一流大學建立的人工智能專業(yè)（前985）是一個不錯的選擇。今后，他們可以選擇就業(yè)或繼續(xù)攻讀研究生。

對于有就業(yè)需求的大學生，或者已經(jīng)畢業(yè)的，可以選擇從軟件開發(fā)技術(shù)開始。軟件開發(fā)技術(shù)通常需要學習三個部分，一是編程語言，二是數(shù)據(jù)庫，三是平臺知識（涉及特定領(lǐng)域）。

目前流行的編程語言有Java、python、PHP、JavaScript、go等，不同的編程語言通常有不同的開發(fā)場景。如果計算機基礎(chǔ)薄弱，那么Python是一個不錯的選擇，因為Python語言易于學習和廣泛使用，此外，Python語言的實驗環(huán)境相對容易構(gòu)建。在學習編程語言的過程中，可以同時學習數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識和平臺相關(guān)知識。平臺直接關(guān)系到具體的方向。例如，大數(shù)據(jù)方向通常學習Hadoop和spark平臺。