Coding ManJava中AI库简介
1. 简介
在本文中，我们将概述 Java 中的人工智能 (AI) 库。 一些人工智能的理论知识将有助于理解这些库的使用。 AI 是一个非常广泛的领域，因此我们将重点关注当今一些最流行的领域，例如自然语言处理、机器学习和神经网络 。最后，我们将看到一些有趣的 AI 挑战，我们可以在其中练习对 AI 的理解。
2. 专家系统
2.1. Apache Jena
Apache Jena 是一个开源 Java 框架，用于从 RDF 数据构建语义 Web 和链接数据应用程序。它提供了一个 API 来从 RDF 图中提取和写入数据。
2.2. PowerLoom
PowerLoom 是一个用于创建基于知识的智能应用程序的平台。它提供了一个带有详细文档的Java API 。
2.3. d3web
d3web 是一个开源推理引擎，用于开发、测试和将解决问题的知识应用于给定的问题情况，其中已经包含了许多算法。
2.4. Eye
Eye 是用于执行半后向推理的开源推理引擎。
2.5. Tweety
Tweety 是用于 AI 和知识表示的逻辑方面的 Java 框架的集合。
2.6. OptaPlanner
OptaPlanner 是一个基于 Java 的约束求解器。它可以服务于许多用例，例如车辆路线、员工排班、维护计划和学校时间表等等。
3. 神经网络
3.1. Neuroph
Neuroph 是一个用于创建神经网络的轻量级 Java 框架。它带有一个开源 Java 库和一个 GUI 编辑器，用于快速创建 Java 神经网络组件
3.2. 深度学习4j
Deeplearning4j 是 JVM 的深度学习库，它还提供了用于创建神经网络的 API。
4. 自然语言处理
4.1. Apache OpenNLP
Apache OpenNLP 是一个开源的自然语言处理 Java 库。它具有用于命名实体识别、句子检测、POS 标记和标记化等用例的 API。
4.2. 斯坦福 CoreNLP
斯坦福 CoreNLP 是一个流行的 Java NLP 框架，它提供了用于执行 NLP 任务的各种工具。
5. 机器学习
5.1. Java 机器学习库 (Java-ML)
Java-ML 是一个开源 Java 框架，专门为程序员提供各种机器学习算法。
5.2. RapidMiner
RapidMiner 是一个数据科学平台，通过 GUI 和 Java API 提供各种机器学习算法。它有一个拥有许多教程和大量文档的大型社区。
5.3. Weka
Weka 是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。它为许多用例提供工具，例如数据聚类和关联规则挖掘可视化。
5.4. Encog机器学习框架
Encong 是一个 Java 机器学习框架，支持多种 ML 算法。它是由 Heaton Research 的 Jeff Heaton 开发的。
5.5. 深度 Java 库 (DJL)
Deep Java Library 是 AWS Labs 开发的开源库。它为训练和测试学习模型提供了一个直观的、独立于框架的 Java API。
6. 遗传算法
6.1. Jenetics
Jenetics 是一种用 Java 编写的高级遗传算法。它提供了遗传算法概念的清晰分离。
6.2. Watchmaker Framework
Watchmaker Framework 是一个用于在 Java 中实现遗传算法的框架。
6.3. ECJ 23
ECJ 23 是一个基于 Java 的研究框架，对遗传算法具有强大的算法支持。它非常灵活，大部分设置都是在运行时动态确定的。
6.4. Java 遗传算法包 (JGAP)
JGAP 是作为 Java 框架提供的遗传编程组件。
6.5. Eva
Eva 是一个简单的 Java OOP 进化算法框架。
7. 自动编程
7.1. Spring Roo
Spring Roo 是面向 Java 开发人员的快速应用程序开发 (RAD) 工具。它允许我们使用简单易用的命令为 Spring 应用程序生成样板代码和项目结构。
7.2. Acceleo
Acceleo 是一个用于 Eclipse 的开源代码生成器，它从任何元模型（UML、SysML 等）定义的 EMF 模型生成代码。
8. 挑战
我们可以找到许多与人工智能相关的在线挑战和比赛。以下是我们可以训练和测试我们技能的一些比赛的列表：