Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領域嗎？首先，你需要數(shù)學基礎：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、支持向量機、遺傳算法等；當然，在各

Java程序員可以轉(zhuǎn)換到人工智能領域嗎？

首先，你需要數(shù)學基礎：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、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(xiàn)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。

如果學java，可以進軍人工智能嗎？

當然，語言只是一種技術實現(xiàn)手段，Java、python、C等等。

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(chǎn)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(shù)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(shù)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(jié)構的唯一方法。你不能沒有坐在板凳上的精神。

綜上所述，Java語言可以進入人工智能行業(yè)。不要被路上的困難壓倒。它是指在一定的時間范圍內(nèi)，傳統(tǒng)的軟件工具無法捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)采集。海量、高增長率、多樣化的信息，需要新的處理模式具有更強的決策能力、洞察發(fā)現(xiàn)能力和流程優(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、技術和應用系統(tǒng)，是一門新興的技術科學。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。

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java大數(shù)據(jù)開發(fā)和人工智能哪個好？

這是值得學習的。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，編程語言已經(jīng)成為熱門專業(yè)。目前比較流行的語言有：Java、python、大數(shù)據(jù)、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?qū)ο蟮木幊陶Z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?qū)ο缶幊陶Z言的代表，完美地實現(xiàn)了面向?qū)ο罄碚?，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(wǎng)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(lián)通、中國電信、中國網(wǎng)通等與通信、網(wǎng)絡相關的大型企業(yè)，與金融銀行、證券公司、互聯(lián)網(wǎng)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(lián)系。

Java在大數(shù)據(jù)開發(fā)方面有很大的優(yōu)勢。目前流行的大數(shù)據(jù)Hadoop框架和map-reduce框架大多是用開源java語言編寫的。所以很難看出Java的老大哥不會動搖這個行業(yè)。

！首先，它取決于基礎，如數(shù)學、軟件、算法、建筑學、心理學、自動化、腦科學、統(tǒng)計學等等。

其次，要看你想解決哪些問題，比如視覺識別、自動駕駛、天氣預報、語音語義學、定量金融、圖像處理、金融分析等，每個領域的要求都不一樣。例如，那些做醫(yī)學碰撞診斷的人需要學習一些影像學知識。

需要找一位有學問的專業(yè)老師，如果自學，就必須進入專業(yè)交流圈。