1.簡介
在本文中，我們將概述Java中的人工智能（AI）庫。
由於本文是關於庫的，因此我們將不對AI本身做任何介紹。另外，為了使用本文介紹的庫，必須具備AI的理論背景。
人工智能是一個非常廣闊的領域，因此我們將專注於當今最流行的領域，例如自然語言處理，機器學習，神經網絡等。最後，我們將提到一些有趣的AI挑戰，您可以在其中練習對AI的理解。
2.系統架構
2.1 Apache Jena
Apache Jena是一個開源Java框架，用於從RDF數據構建語義Web和鏈接的數據應用程序。官方網站提供了有關如何使用此框架的詳細教程，並快速介紹了RDF規範。
2.2 PowerLoom知識表示和推理系統
PowerLoom是用於創建智能的，基於知識的應用程序的平臺。它為Java API提供了詳細的文檔。
2.3 d3web
d3web是一個開放源代碼推理引擎，用於開發，測試和將解決問題的知識應用於給定的問題情況，並且已經包含許多算法。官方網站通過許多示例和文檔對平臺進行了快速介紹。
2.4 Eye
Eye是用於執行半後向推理的開源推理引擎。
2.5 Tweety
Tweety是Java框架的集合，用於AI和知識表示的邏輯方面。官方網站提供了文檔和許多示例。
3.神經網絡
3.1 Neuroph
Neuroph是用於神經網絡創建的開源Java框架。用戶可以通過提供的GUI或Java代碼創建網絡。 Neuroph提供了API文檔，該文檔還解釋了什麼是神經網絡以及它是如何工作的。
3.2 Deeplearning4j
Deeplearning4j是用於JVM的深度學習庫，但它也提供用於神經網絡創建的API。官方網站為深度學習和神經網絡提供了許多教程和簡單的理論解釋。
4.自然語言處理
4.1 Apache OpenNLP
Apache OpenNLP庫是一種基於機器學習的工具包，用於處理自然語言文本。官方網站提供了API文檔以及有關如何使用該庫的信息。這是Apache OpenNLP的簡介。
4.2 Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP是最受歡迎的Java NLP框架，它提供用於執行NLP任務的各種工具。官方網站提供了教程和文檔，以及有關如何使用此框架的信息。
5.機器學習
5.1 Java機器學習庫（Java-ML）
Java-ML是一個開放源代碼Java框架，提供了專門用於程序員的各種機器學習算法。官方網站提供了帶有許多代碼示例和教程的API文檔。
5.2 RapidMiner
RapidMiner是一個數據科學平臺，可通過GUI和Java API提供各種機器學習算法。它有一個很大的社區，許多可用的教程和一個詳盡的文檔。
5.3 Weka
Weka是機器學習算法的集合，可以通過提供的GUI或通過提供的API直接將其應用於數據集。與RapidMiner相似，社區很大，為Weka和機器學習本身提供了各種教程。
5.4 Encog機器學習框架
Encong是一個Java機器學習框架，它支持許多機器學習算法。它由Heaton Research的Jeff Heaton開發。官方網站提供了文檔和許多示例。
6.遺傳算法
6.1 Jenetics
Jenetics是用Java編寫的高級遺傳算法。它提供了遺傳算法概念的清晰區分。官方網站為新用戶提供文檔和用戶指南。
6.2 Watchmaker框架
Watchmaker Framework是用於在Java中實現遺傳算法的框架。官方網站提供有關框架本身的文檔，示例和其他信息。
6.3 ECJ 23
ECJ 23是基於Java的研究框架，對遺傳算法具有強大的算法支持。 ECJ由喬治·梅森大學的ECLab進化計算實驗室開發。官方網站提供了大量的文檔和教程。
6.4 Java遺傳算法包（JGAP）
JGAP是作為Java框架提供的遺傳編程組件。官方網站提供了文檔和教程。
6.5 Eva
Eva是一個簡單的Java OOP進化算法框架。
7.自動化編程
7.1 Spring Roo
Spring Roo是Spring的輕量級開發人員工具。它使用AspectJ mixins提供往返維護期間的關注點分離。
7.2 Acceleo
Acceleo是Eclipse的開源代碼生成器，它從EMF模型生成代碼。
8.挑戰
由於AI是一個非常有趣且受歡迎的話題，因此在線上存在許多挑戰和競爭。 這是一些有趣的比賽的列表，您可以在其中訓練和測試您的技能：
Kaggle
Angry Birds AI Competition
AI Games
Battlecode
Vindinum
9.結論
在本文中，我們介紹了可以在日常工作中使用的各種Java AI框架。
我們還看到，人工智能是一個非常廣泛的領域，具有許多框架和服務-所有這些都可以使您的應用程序更好，更具創新性。
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