1. 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。

2. 人工智慧用的編程語言是哪些

人工智慧用的編程語言：、Java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo。

1、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。

2、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。一。

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

3. Python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智慧呢請盡量詳細點！

階段一、人工智慧篇之Python核心
1、Python掃盲
2、面向對象編程基礎
3、變數和基本數據類型
4、Python機器學習類庫
5、Python控制語句與函數
6.、Python資料庫操作+正則表達式
7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發
階段二、人工智慧篇之資料庫交互技術
1、初識MySQL資料庫
2、創建MySQL資料庫和表
3、MySQL資料庫數據管理
4、使用事務保證數據完整性
5、使用DQL命令查詢數據
6、創建和使用索引
7、MySQL資料庫備份和恢復
階段三、人工智慧篇之前端特效
1、HTML+CSS
2、Java
3、jQuery
階段四、人工智慧篇之Python高級應用
1、Python開發
2、資料庫應用程序開發
3、Python Web設計
4、存儲模型設計
5、智聯招聘爬蟲
6、附加：基礎python爬蟲庫
階段五、人工智慧篇之人工智慧機器學習篇
1、數學基礎
2、高等數學必知必會
3、Numpy前導介紹
4、Pandas前導課程
5、機器學習
階段六、人工智慧篇之人工智慧項目實戰
1、人臉性別和年齡識別原理
2、CTR廣告點擊量預測
3、DQN+遺傳演算法
4、圖像檢索系統
5、NLP閱讀理解
階段七、人工智慧篇之人工智慧項目實戰篇
1、基於Python數據分析與機器學習案例實戰教程
2、基於人工智慧與深度學習的項目實戰
3、分布式搜索引擎ElasticSearch開發
4、AI法律咨詢大數據分析與服務智能推薦項目
5、電商大數據情感分析與AI推斷實戰項目
6、AI大數據互聯網電影智能推薦

4. 自學人工智慧需要學那些專業知識

一、人工智慧是一個綜合學科，如樓上所說。而其本身又分為多個方面如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等。一個人想自學所有人工智慧方面並不是很容易的一件事。對於你想知道人工智慧在編程方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論C++還是匯編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人模擬都用的混合編程模式，也就是運用多種編程軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬體介面及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面比較突出。如果單學人工智慧演算法的話prolog足以，如果想開發機器模擬程序的話VC++ MATLAB應該多學習點。對於你想買什麼書學習。我只能對我看過的書給你介紹一下，你再自己酌量一下。

1.人工智慧演算法方面:《人工智慧及其應用》第三版、人工智慧與知識工程。這兩本感覺買一本就可以了。第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是。大多內容都是重復的所以買一到兩本即可。

2.機器視覺演算法方面:《機器視覺演算法與應用》這本書講的大多都是工業化生產中機器視覺應用。從內容來說並不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。

3.機器人方面：新版《機器人技術手冊》日譯的書，可能這是我當初在當當網里找到唯一一本比較全面實用的機器人方面的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。

二、學習人工智慧AI需要下列最基礎的知識：

1.需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

2.需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。

3.需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。

5. 人工智慧是學習什麼

這是人工智慧的所有課程，要是感興趣的話，可以了解一下：
第一階段
前端開發 Front-end Development
1、桌面支持與系統管理（計算機操作基礎Windows7）
2、Office辦公自動化
3、WEB前端設計與布局
4、javaScript特效編程
5、Jquery應用開發
第二階段
核心編程 Core Programming
1、Python核心編程
2、MySQL數據開發
3、Django 框架開發
4、Flask web框架
5、綜合項目應用開發
第三階段
爬蟲開發 Reptile Development
1、網路爬蟲開發
2、爬蟲項目實踐應用
3、機器學習演算法
4、Python人工智慧數據分析
5、python人工智慧高級開發
第四階段
人工智慧 PArtificial Intelligence
1、實訓一：WEB全棧開發
2、實訓二：人工智慧終極項目實戰

目前人工智慧專業的學習內容主要有：機器學習、人工智慧導論（搜索法等）、生物演化論、圖像識別、自然語言處理、語義網、博弈論等。需要的前置課程主要有：信號處理、線性代數、微積分、編程（最好有數據結構基礎）等

6. 在未來幾年, 全棧工程師和人工智慧哪個更吃香

兩個屬於不同的概念，全棧工程師指的就業寬泛程度，人工智慧是一個就業崗位，各具有優勢無法對比。
人工智慧是python語言的一大應用領域，python也是最適合人工智慧的語言，需要學習python，以下是學習大綱：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

7. 人工智慧用的編程語言是哪些

Python、Java、Lisp、Prolog、C
++、Yigo。
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，它版可以無縫權地與數據結構和其他常用的AI演算法一起使用。
Python之所以適合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。
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。

8. python人工智慧學什麼框架

Flask框架
Bottle框架
Cubes框架
Pulsar框架
Tornadoweb框架
Django
Web2py框架

9. 什麼叫人工智慧學習框架

深度學習框架也就像Caffe、tensorflow這些是深度學習的工具，簡單來說就是庫，編程時需要import caffe、import tensorflow。

10. 人工智慧中本體和框架的關系和區別

框架只是一個結構而已，本體由框架靈活構成。

by 矩網智慧