會java和python，可以搞人工智能嗎？問答頭條網

2018-11-13 10:33:11 佚名

娛樂用戶666

首先，我對樓下的說的Spark那句表示強烈反對，

Spark作為大數據一站式計算框架，源碼由Scala這門語言編寫，而Scala是基於Jvm（Java）運行的多範式靜態語言，並不是什麼動態語言……

咱通俗點說，傳統軟件開發（後端）用Java是因為其運行穩定高效，框架成熟等，人工智能領域喜好python是因為它簡單，它容易學容易寫，且在數據科學這塊上有大量全面的小包工頭（還免費），你在構建你的房子（模型）時，只要有想法（算法），叫幾個包工頭一搭夥，嗖嗖很快就幹完了。你問Java咋不這麼幹，那是因為你用python多是蓋自己的房子，能住幾天就行了，過兩天可能就推翻重新蓋了。而Java不同，Java一般用於蓋寫字樓，蓋商場，光設計圖紙都幾筐，打地基，挑大樑，防風抗震，消防設備，逃生通道全都得考慮。請問樓主你願意在3年蓋成的樓裡還是3個月蓋成的樓裡上班呢？

再說回樓主的問題。

編程語言只是工具而已，是IT世界裡構建項目的磚石，跟你能不能從事人工智能行業沒有必然聯繫。你願意從事，還要去學習這個專業領域的知識，框架，具體研究方向等。這跟你你問，我現在有磚有水泥還會砌牆蓋小樓，我能造個長江大橋嗎，一樣道理。學會這兩門語言，只是站在了了AI世界大門口，怎麼成長還是取經之路。人工智能既然是時下熱門，高端的領域自然有它的理由，做這行肯定不會像賣白菜一樣容易。

原則上，人工智能誰都可以入場，但能不能爬上高塔，吃到蛋糕，八仙過海各顯神通吧。

其實樓下的研究生導師和我的回答的一個意思，人家就圖文並茂，可是我卻還看不懂配圖，這就是讀書少和讀書多的差距吧，待我學習一番再來補充。2018-11-11小七說的

小七讀書漲知識

編程語言是從事人工智能的基礎之一，而Java和Python是比較常見的編程語言，在人工智能領域也有廣泛的應用，所以掌握Java和Python是可以從事人工智能研發的。

除了編程語言之外，做人工智能領域的研發還需要具備以下幾個方面的知識結構：

第一：瞭解人工智能的基礎知識。人工智能的基礎知識包括六大部分，分別是人工智能概念，包括人工智能現狀、概念、Agent的結構；問題求解，包括搜索求解、對抗搜索、約束滿足問題；推理與規劃，包括邏輯Agent、一階邏輯及推理、經典規劃、知識表示；不確定知識推理，包括不確定性的量化、概率推理、制定簡單決策、制定複雜決策；學習，包括樣例學習、學習中的知識、學習概率模型、強化學習；感知與行動，包括自然語言處理、感知、機器人學。看一個實時學習的描述過程：

第二：瞭解人工智能的主要研究方向。人工智能目前的研究方向集中在六個方面，分別是自然語言處理、機器學習、知識表示、自動推理、計算機視覺和機器人學。通常情況下，在瞭解了人工智能的基礎概念之後，往往需要給自己制定一個主攻方向，目前機器學習（深度學習）就是一個不錯的選擇。看一個組合學習的提升方法：

第三：數學基礎。人工智能是一個典型的多學科交叉領域，這諸多的學科中，數學的地位非常重要，可以說數學是進行人工智能研發的核心基礎。人工智能的諸多研發中幾乎都離不開數學知識，各種算法的設計是解決各種問題的基礎，而編程語言的作用往往就是一個實現算法的工具。

人工智能的學習需要一個系統的過程，目前人工智能的研究依然處在初級階段，整個人工智能領域有大量的課題等待突破，所以人工智能領域的發展機會也非常多。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在帶相關方向的研究生，我會陸續在頭條寫一些關於人工智能方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有人工智能方面的問題，也可以諮詢我，謝謝！

IT人劉俊明

AI開發，動態語言更適合一點，一般搞AI的都選擇解析型的編程語言。不過在大數據處理方面一般都由java開發者提供的，從Apache開放的框架來看，像solar,elasticsearch,hadoop,hbase,hive等等這些支持是java的，像tensoflow,spark是動態語言開發的。所以，不同的場景有不同選擇。有些場景根本沒那麼複雜，在現有的軟件基礎上幾百行代碼就能搞定。