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人工智能领域是未来主要的发展方向之一，目前很多Java程序员也都有着手学习python知识，这个确实是个不错的选择，而且未来人工智能方向发展前景还是不错的，不论是就业情况还是薪资待遇都比较可观!
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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。人工智能领域的研发需要具备扎实的数学基础，不论是计算机视觉、自然语言处理还是机器学习，都需要有具备较强的算法设计和实现能力。所以就要求Java程序员(应用级开发)要补齐数学方面的短板，如果要想在人工智能领域走得更远，一定要重视数学基础。
第二：语言的转换。目前在人工智能领域，Python、R和Go语言的应用比较广泛，尤其是Python语言，所以目前不少Java程序员也在逐渐开始转换。我在早期从事机器学习实现的时候也在使用Java语言，后来转换到Python语言之后，确实在开发效率方面有所提升。
第三：具有一定的研发环境。人工智能领域的研发目前依然处在探索阶段，行业内有大量的课题需要攻克，尤其在落地应用方面还需要产业领域的专家参与，所以从事人工智能研发一定要有一个较好的研发环境。
只要你做好想转人工智能的方向，是完全可以的，可以参考我给出的以上几条建议
、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识，包括线性代数、概率论、最优化方法等。
2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。
3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应，并取得了良好的效果。这一模块覆盖了神经网络中的基本概念，包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。
4、深度学习。简而言之，深度学习就是包含多个中间层的神经网络，数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。这一模块覆盖了深度学习的概念与实现，包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。
5、神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已经被用于各种应用场景，并取得了不俗的效果。这一模块覆盖了几种神经网络实例，包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的补充。这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。
7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动，在诸多实际问题的处理中，人工智能也提供了有意义的尝试。这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用，包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。
当然！
Python是一门全场景编程语言，当前在人工智能的很多细分方向都有比较广泛的应用，比如：自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域，但并不意味着人工智能研发一定离不开Python语言，实际上很多其他编程语言也完全可以替代Python，如Java、C++、R、GO语言等。
至于人工智能领域为什么广泛使用Python语言，有三个比较重要的原因。Python语言有着丰富的第三方库支持，可以让研发人员把更多精力放在算法设计和算法训练等领域;Python是一门全场景编程语言，有着非常强的落地应用能力，语言生态很健全;Python语言简单，人工智能平台普遍支持Python，由此得到很好的应用。
其实，从事人工智能领域的研发人员，往往能力都比较强，掌握了多种语言，比如Java、Python、C++等，之所以大家会使用Python语言，是因为人工智能处于起步阶段，更注重算法的设计和验证，而在这方面Python有着非常明显的优势和特征。
