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(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過(guò)程、離散數(shù)學(xué)、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(jī)、遺傳算法等；當(dāng)然，在各

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(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過(guò)程、離散數(shù)學(xué)、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(jī)、遺傳算法等；當(dāng)然，在各個(gè)領(lǐng)域也需要算法，比如slam研究如果你想讓機(jī)器人在定位環(huán)境中導(dǎo)航和地圖的話，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，很多算法需要時(shí)間去積累；

那么，你至少需要掌握一種編程語(yǔ)言，畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還需要編程；如果深入硬件，一些基礎(chǔ)的電工課程是必不可少的；

人工智能一般需要研究生學(xué)習(xí)，本科生只需要泛泛而談，畢竟基礎(chǔ)課太大了。

人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？

作為多年的實(shí)踐者，我想說(shuō)的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語(yǔ)言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，可以作為實(shí)現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡(jiǎn)單介紹一下人工智能的實(shí)現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學(xué)校。

一個(gè)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是說(shuō)，近年來(lái)，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來(lái)了（之所以再次被使用，是因?yàn)樗餍辛艘欢螘r(shí)間，后來(lái)遇到技術(shù)瓶頸時(shí)就沉寂了）。為了促進(jìn)人工智能的發(fā)展，Google開(kāi)源的tensorflow庫(kù)受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)和實(shí)驗(yàn)。python作為tensorflow的編程語(yǔ)言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，F(xiàn)acebook的開(kāi)源項(xiàng)目pytorch也是一個(gè)優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它還使用Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，為Python添加了許多用戶。實(shí)際上，也有很多語(yǔ)言可以用于人工智能開(kāi)發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過(guò)程會(huì)稍微復(fù)雜一些。

另一種實(shí)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?yàn)榻陙?lái)，深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實(shí)現(xiàn)模式中使用的編程語(yǔ)言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學(xué)習(xí)人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從線性代數(shù)，概率過(guò)程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)知識(shí)，就可以理解和改進(jìn)各種學(xué)習(xí)算法。至于你的算法是用什么語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，就簡(jiǎn)單多了。當(dāng)然，Python是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。它比其他語(yǔ)言更簡(jiǎn)單、更容易學(xué)。關(guān)鍵是要有強(qiáng)大的圖書(shū)館支持。

java大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和人工智能哪個(gè)好？

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

研究和開(kāi)發(fā)模擬、擴(kuò)展和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)，是一門新興的技術(shù)科學(xué)。它指的是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，這些任務(wù)只能由人類智能完成。

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如果學(xué)java，可以進(jìn)軍人工智能嗎？

當(dāng)然，語(yǔ)言只是一種技術(shù)實(shí)現(xiàn)手段，Java、python、C等等。

首先，Java語(yǔ)言被許多企業(yè)用來(lái)做人工智能相關(guān)的項(xiàng)目，包括bat。

第二，如果你學(xué)過(guò)Java語(yǔ)言，你可能無(wú)法從事人工智能相關(guān)的職業(yè)。原因很簡(jiǎn)單。人工智能產(chǎn)業(yè)門檻高，對(duì)學(xué)歷和能力都有一定要求。

如某大型工廠，人工智能相關(guān)崗位招聘要求如下：社會(huì)招聘學(xué)歷最低的985/211本科畢業(yè)生，大學(xué)要求學(xué)歷較高。此外，他們還需要有獎(jiǎng)項(xiàng)和證書(shū)才能有機(jī)會(huì)。

然后談?wù)勀芰?。首先，你?yīng)該有一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，這樣你就可以理解人工智能算法的基本原理，因?yàn)樗婕按罅康臄?shù)學(xué)定理和公式。其次是英語(yǔ)能力，因?yàn)槟憧赡苄枰喿x大量的英語(yǔ)材料來(lái)提高自己。最后，是研究的精神。如果你想從一個(gè)搬磚頭的程序員成長(zhǎng)為一個(gè)大牛，這是學(xué)習(xí)源代碼和體系結(jié)構(gòu)的唯一方法。你不能沒(méi)有坐在板凳上的精神。

綜上所述，Java語(yǔ)言可以進(jìn)入人工智能行業(yè)。不要被路上的困難擊倒

回想一下Android的發(fā)展歷程，從流行到降溫。培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和大學(xué)開(kāi)設(shè)了Android課程，并交付了大量Android開(kāi)發(fā)成果。選擇JavaEE的人越來(lái)越少。慢慢地，JavaEE的工資上漲了，Android開(kāi)發(fā)的工資下降了。而高薪領(lǐng)域的JavaEE數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)Android開(kāi)發(fā)。算法和人工智能的結(jié)合，其前提是基于大量的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不夠，沒(méi)有好的算法可以訓(xùn)練出好的模型。在數(shù)據(jù)部分，如果通過(guò)很多中小企業(yè)，就業(yè)率就會(huì)降低。所以，如果你轉(zhuǎn)向算法和人工智能。我認(rèn)為主要的考慮因素是：1。就業(yè)城市。三、四線城市基本不建議調(diào)換。再過(guò)幾年，即使5g普及，企業(yè)的需求也很少。應(yīng)考慮就業(yè)率。

2. 無(wú)論他們的數(shù)學(xué)好，算法學(xué)習(xí)是興奮還是痛苦，是易懂還是難懂。

3. 英語(yǔ)好嗎。

4. 是主動(dòng)學(xué)習(xí)還是拒絕新技術(shù)。樓主可以去看看招聘要求。從事算法人工智能的人也需要大數(shù)據(jù)、Java、python、R等。這項(xiàng)技術(shù)不亞于Java。

5. 這項(xiàng)技術(shù)是否還有待進(jìn)一步研究。與其與人爭(zhēng)奪大數(shù)據(jù)、算法和人工智能工作，不如深入熟悉的Java領(lǐng)域。如果轉(zhuǎn)換，5年后，主要問(wèn)題大多是大數(shù)據(jù)、算法、人工智能中級(jí)水平。如果你不改變你的職業(yè)，你將熟悉Java領(lǐng)域。五年后，您將成為Java領(lǐng)域的高級(jí)專家和架構(gòu)師。你的薪水不低，競(jìng)爭(zhēng)力很強(qiáng)。你改變管理方式是很自然的。

最后：

一家公司可能需要20個(gè)Java EE開(kāi)發(fā)，但可能只需要3個(gè)Android開(kāi)發(fā)。

一家公司可能需要20個(gè)JavaEE開(kāi)發(fā)，但可能只需要一個(gè)大數(shù)據(jù)算法和人工智能。