1、当然，最好的方式是两者都学习。Java可以为你打下坚实的基础，而人工智能则可以为你提供更广阔的发展空间。无论选择哪种方式，都需要付出持续的努力和不断的学习才能取得成功。
2、学java的发展前景更好，因为作为一种最流行的网络编程语言之一，java语言在当今信息化社会中发挥了重要的作用。Java语言具有面向对象、跨平台、安全性、多线程等特点，这使得java成为许多应用系统的理想开发语言。千锋教育有线上免费Java线上公开课。
3、Java和人工智能的前景都十分光明。相比来说，Java的人才需求比人工智能的人才需求大。但人工智能的薪资比Java高一些。不过薪资具体还是看个人薪资。从学习难度来说，Java的难度比人工智能高一些。到底学哪个还是看个人的兴趣。毕竟兴趣是最好的老师。
4、基本上可以这样选：如果自己是非科班的本科生可以选择Java开发，如果是科班的本科生可以选择大数据，如果是硕士可以选择人工智能。
5、相比来看，人工智能更占优势。发展前景广。但对个人的知识体系要求更大。 分几方面来说。 首先人工智能和 Java 互联网就是两个完全不同的方向。人工智能是新兴产业，如果你学习能力强、发展比较好的话，对于提升职业竞争力是有很大帮助的，然而新兴行业的风险和波动性也比较高。
6、如果没有编程基础，打算从零开始，推荐学习Python人工智能课程。Python学习门槛低，无基础学习起来也不算很费力，Java所包含的内容较多，对于无计算机编程基础的用户并不是很友好，学习难度大，建议学习Python。当然用户也应该自己去深入了解一下，看看自己到底对哪个感兴趣，只有真正的感兴趣的专业才能学好。
1、Python可以应用于各种人工智能应用场景，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。由于Python是一种通用编程语言，因此它可以与许多其他技术进行集成，例如Web开发、数据库管理和数据分析等。综上所述，Python作为一种易学易用、功能强大的编程语言，成为了开发人工智能应用的理想选择。
2、python比较适合人工智能，因为python是一门拥有简洁语法的高级编程语言，容易上手，python语言简洁优美，功能强大 一个名为Guido van Rossum的荷兰大佬在1991年设计了它。设计这门语言的初衷，就是为了让代码读起来更轻松，并且让程序员们比起用其他语言，可以写更少的代码，事半功倍。
3、总结：可见，对于人工智能来说使用python和java编程语言都是可以的，各有优缺点，不过考虑开发效率和难度，可以先选择python学习更合适一点，等精通以后再学习java，达到灵活使用。
4、Java在人工智能里面很少用到，人工智能编程主要还是用Python的Tensorflow和Pytorch。
1、综上所述，人工智能是可以用java做的，也可以用c++做，还可以用phtyon做。只是每种编程语言都有自己的特点，在不同的领域，每种语言都有各自的优劣势，人工智能领域常用的是phtyon语言。
2、Java可以开发人工智能，但执行速度太慢，不是最适合开发人工智能的语言。Python是人工智能使用最广泛的编程语言。
3、人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发，您所提到的Java和Python也是可以的。【Java】Java是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。
4、目前整个人工智能领域的人才缺口还是比较大的，而且由于人工智能领域的人才培养周期比较长，所以人才缺口将持续较长一段时间，这为Java程序员转换到人工智能领域提供了机会，而且目前行业内确实有不少Java程序员正在进行转换。但是想要转人工智能，我们还是需要做一些准备，例如：第一：补齐基础学科知识。
北大青鸟的AI人工智能培训软件开发专业是针对人工智能和软件开发领域的专业培训课程。该课程涵盖了人工智能的基础知识、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面的内容，同时也包括了软件开发的基础知识，如Python、Java等编程语言、数据库设计和管理等。
Java其实是AI项目的一个很好的选择。运城电脑培训http：//认为它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。
头疼~如果你是一名具有前瞻性的开发者或者想成为一名具有前瞻能力的开发者的话，那么，北大青鸟http：//认为应该至少在最好的编程语言中选择一个，类似Python，JavaScript，C#，C，PHP，Java，C++或者go。Java最流行与一年前一样，Java仍然是最流行的编程语言。
下面天津java培训为大家介绍不同机器学习的具体方法。什么是支持向量机？支持向量机是一种机器学习算法，可用于分类和回归问题。它使用一种称为核心技术的方法来转换数据，并根据转换在可能的输出之间查找边界。简单地说，北大青鸟发现它能够执行非常复杂的数据转换，并根据定义的标签或输出进行数据划分。