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。

今年40歲了，不想給別人打工了，想好好自己做一個項目，本人喜歡互聯網和人工智能領域，有什么好項目嗎？

工作確實不是一個長期的解決方案。年輕的時候沒關系。隨著年齡的增長，你不能成為一名高級管理人員，你的競爭力將急劇下降。每個人都渴望自由。你越早改變越好。

然而，在任何年齡創業都為時不晚。如果你是一個技術專家，有很多選擇，根據自己的專業。我在這工作了20年了。我和你一樣大。我可以給你一些建議。

1. 然后外包項目開發。比如網站的開發，小程序，數據分析工具。接管一個項目的好處是你可以自己安排時間。如果你有一個項目，你可以賺錢。開發的程序也有重復銷售的機會。如果你能積累自己的產品，你就可以創辦一家公司。缺點是接手一個項目不是很穩定，也沒有市場合作，所以只能去威客、珠八街等地接手任務。人工智能項目的門檻相對較高，一般不針對個人。

2. 做家教賺錢。科學技術領域的課程仍然很受歡迎。如果你有好的技術，你可以制作課件，如大數據、人工智能、python教學、Java教學等，課件可以帶來流量，可以長期持續銷售。優點是一門課程可以賣給很多人，邊際成本低；缺點是前期沒有收入，所以要先吸引和積累粉絲。如果我們有背景和平臺合作，可以更快。

3. 我們有媒體嗎。在互聯網上教授軟件應用技能，建立自己的社區。你可以收取會員費或出售材料或教程。

以上建議希望對您有所幫助。

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手段，Java、python、C等等。

首先，Java語言被許多企業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。原因很簡單。人工智能產業門檻高，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語言可以進入人工智能行業。不要被路上的困難壓倒。它是指在一定的時間范圍內，傳統的軟件工具無法捕獲、管理和處理的數據采集。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、洞察發現能力和流程優化能力。

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

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！首先，它取決于基礎，如數學、軟件、算法、建筑學、心理學、自動化、腦科學、統計學等等。

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老師，如果自學，就必須進入專業交流圈。

java大數據開發和人工智能哪個好？

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與人類智能相似的設備或程序。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也是一個優秀的機器學習庫。它還使用Python作為開發語言，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，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正是基于這一技術，正是因為近年來，深度學習蓬勃發展，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。