這個問題！如果要深入探討的話，得寫一篇論文。

就好比你問：拿筷子吃東西和拿湯勺東西，哪個比較有優勢？

具體要看你吃什麼？

如果吃麵條，那肯定拿筷子比較好。

如果是吃蛋炒飯，那可能拿湯勺效率比較高。

人工智慧是一個複雜的問題，涉及的領域非常之多，我們目前常見的機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等都只是其中的一小部分，人工智慧不是一個特定的問題。

python是一門適用於大資料、人工智慧的程式語言，而Java是萬事通的語言。

w3c很難回答哪個更有優勢。

只能告訴你，看你開發的專案的需求功能是什麼。

然後再來決定用哪種語言。

這個問題其實應該映象，問python和java各有什麼優勢？

簡單說：

python能做的事，用Java也能實現，但是python語法簡潔，入門門檻低，開發速度快，而JAVA運動效率更高，兩者各自牛逼的地方其實恰恰是對方傻逼的地方。

作為一名多年從事人工智慧的程式設計師，目前主要的研究領域是目標檢測、OCR、例項分割、人體姿態估計和人臉識別，所以我來回答一下這個問題。

首先，人工智慧是當前計算機行業最高階、待遇最高的崗位，也是未來發展趨勢，計算機出身的研究生基本都選擇這個行業，很多java、web開發、資料開發人員也開始轉行人工智慧，AI未來發展空間巨大，選擇這個行業可以說非常有前途，從這些年發展來看，無論讀研專業選擇、半路轉換人工智慧都能實現薪資的大幅增加，就業情況樂觀，是不二之選。

專業選擇或者java轉行人工智慧，都需要做好以下幾個方面準備：

第一：基礎知識儲備。人工智慧需要有一定的機器學習基礎，需要了解機器學習當中基本的概念、理論和方法，例如什麼是訓練集、測試等，以及專業名稱，例如什麼是過擬合、模型如何調優等，尤其需要深刻了解什麼神經網路，神經網路模型工作原理等。這些概念和方法是人工智慧的基礎。

第二：程式語言：研究生可能會學習MATLAB、C語言等做實驗使用，程式設計師可能會對java、c++等比較熟悉。而人工智慧從業者更多的使用python語言，因此建議先花一個禮拜學習python語言，完成語言的基本入門後就可以開始人工智慧之旅了。

第三：人工智慧基礎準備：學習瞭解人工智慧基礎方向，如目標檢測、OCR、人臉識別基礎知識，瞭解大概方向和現狀以及演算法等。嘗試做基本的人工智慧專案，例如人臉檢測、行人檢測等，透過這些例子提升自己的成就感，然後在由易到難。

第四：人工智慧進階與精通：有了基礎知識和基本認識後，就可以開始做其他複雜有意義的專案，例如版面分析、影片分析等。