1. 概述
在这篇文章中，我们将概述Java中的人工智能（AI）库。对AI的基本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，我们将重点关注当前最流行的一些领域，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，以便我们实践对AI的理解。
2. 专家系统
2.1. Apache Jena
Apache Jena 是一个开源的Java框架，用于从RDF数据构建语义网和链接数据应用。它提供API从RDF图中提取数据并进行写入。
2.2. PowerLoom知识表示与推理系统
PowerLoom 是一个创建智能、基于知识的应用程序的平台。它提供了详细的Java API。
2.3. d3web
d3web 是一个开源的推理引擎，用于开发、测试并在给定问题情景上应用解决问题的知识，已经包含了许多算法。
2.4. Eye
Eye 是一个开源的推理引擎，用于执行半向后推理。
2.5. Tweety
Tweety 是一个包含AI逻辑和知识表示方面Java框架的集合。
2.6. OptaPlanner
OptaPlanner 是一个基于Java的约束求解器，可以应用于车辆路线规划、员工排班、维护调度等多个场景。
2.7. Timefold
Timefold 是一个开源的Java AI求解器，优化车辆路线规划、维护调度、轮班调度等NP难问题。
3. 神经网络
3.1. Neuroph
Neuroph 是一个轻量级的Java神经网络创建框架，包含开源Java库和GUI编辑器，便于快速创建Java神经网络组件。
3.2. Deeplearning4j
Deeplearning4j 是一个针对JVM的深度学习库，也提供了创建神经网络的API。
4. 自然语言处理
4.1. Apache OpenNLP
Apache OpenNLP 是一个开源的Java自然语言处理库，包含命名实体识别、句子检测、词性标注和分词等用例的API。
4.2. Stanford CoreNLP
Stanford CoreNLP 是一个流行的Java NLP框架，提供了多种NLP任务工具。
5. 机器学习
5.1. 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。它拥有庞大的社区，有许多教程和详尽的文档。
5.2. Weka
Weka 是一组用于数据挖掘任务的机器学习算法。它提供了数据聚类和关联规则挖掘可视化等众多应用场景的工具。
5.3. Encog机器学习框架
Encog 是一个由Jeff Heaton来自Heaton Research开发的Java机器学习框架，支持多种ML算法。
5.4. Deep Java Library (DJL)
Deep Java Library 是由AWS Labs开发的一个开源库，提供直观且框架无关的Java API，用于训练和测试学习模型。
6. 遗传算法
6.1. Jenetics
Jenetics 是一个由Java编写的高级遗传算法，清晰地分离了遗传算法的概念。
6.2. Watchmaker框架
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，为遗传算法提供了强大的算法支持。它非常灵活，大多数设置可以在运行时动态确定。
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面向对象进化算法框架。
7. 自动编程
7.1. Spring Roo
7.2. Acceleo
Acceleo 是Eclipse的开源代码生成器，根据任何元模型（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AI相关的在线挑战和竞赛，以下是一些可以训练和测试技能的比赛：
9. 总结
AI是一个发展迅速的广阔领域。本文介绍了各种Java AI框架，它们可以使我们的应用程序更出色、更具创新性。