今年ChatGPT 火了半年多，熱度絲毫沒有降下來。深度學習和 NLP 也重新回到了大家的視線中。公司里有一些小伙伴都在問我，作為一名 JAVA 開發人員，如何入門人工智能，是時候拿出壓箱底的私藏的學習AI的 Java 庫來介紹給大家。
這些庫和框架為機器學習、深度學習、自然語言處理等提供了廣泛的工具和算法。
根據 AI 項目的具體需求，可以選擇最合適的庫或框架，并開始嘗試使用不同的算法來構建AI解決方案。
1.Deeplearning4j
它是一個用于 Java 和 Scala 的開源分布式深度學習庫。Deeplearning4j 支持各種深度學習架構，包括卷積神經網絡 (CNN)、遞歸神經網絡 (RNN) 和深度信念網絡 (DBN)。
地址：https://deeplearning4j.konduit.ai/
2.Weka
Weka 是用于數據挖掘任務的機器學習算法的集合。Weka 提供了數據預處理、分類、回歸、聚類、關聯規則和可視化的工具。
地址：https://www.weka.io/
3.Neuroph
它是一個用于神經網絡開發的開源 Java 框架。Neuroph 為創建和訓練神經網絡提供了一個簡單、輕量級的模塊化架構。
地址：https://neuroph.sourceforge.net/
4.Encog
它是 Java 的開源神經網絡和機器學習框架。Encog 為創建和訓練神經網絡提供了一個靈活、模塊化和可擴展的架構。
地址：https://github.com/jeffheaton/encog-java-core
5. Java-ML
它是用 Java 實現的機器學習算法的集合。Java-ML 提供了廣泛的分類、回歸、聚類和特征選擇算法。
地址：https://java-ml.sourceforge.net/
6. H2O
H2O 是一個開源機器學習平臺，為構建和部署機器學習模型提供了一個易于使用的界面。它包括各種用于分類、回歸和聚類的算法，以及用于數據預處理和特征工程的工具。H2O 可以處理大規模的數據處理，非常適合分布式計算。
地址：https://h2o.ai/
7. Smile
用于 Java 的機器學習庫，包括分類、回歸、聚類和關聯規則挖掘算法。它還支持深度學習、自然語言處理 (NLP) 和圖形處理。
地址：https://haifengl.github.io/
8. Mahout
一個可擴展的機器學習庫，可用于批處理和實時處理。它包括各種用于聚類、分類和協同過濾的算法。
地址：https://mahout.apache.org/
9.Apache OpenNLP
一個用于自然語言處理任務的工具包，例如標記化、句子分割、詞性標記、命名實體識別等。它包括針對各種語言的預訓練模型。
地址：https://opennlp.apache.org/
10. Spark MLlib
構建在 Apache Spark 之上的分布式機器學習庫。它包括用于分類、回歸、聚類和協同過濾的各種算法。它可以處理大規模數據處理，非常適合分布式計算。
地址：https://spark.apache.org/mllib/
要使用 Java 構建 AI 項目，需要對機器學習算法和技術有很好的理解，并熟練掌握 Java 編程。
還應該了解可用于 Java AI 開發的庫和框架。
一旦很好地理解了這些概念，就可以開始探索和試驗不同的算法和框架來構建自己的 ChatGPT。
