场景一：集成 AI 辅助开发工具（提升编码效率）

以 GitHub Copilot 为例（最常用）：

1. 安装插件
   • 打开 IDEA，进入 File > Settings > Plugins（Windows/Linux）或 IntelliJ IDEA > Settings > Plugins（Mac）。
   • 在搜索框输入 GitHub Copilot，点击 Install 安装，重启 IDEA 生效。
2. 登录授权
   • 安装后，IDE 右侧会出现 Copilot 面板，点击 Sign in to GitHub。
   • 在浏览器中登录你的 GitHub 账号（需订阅 Copilot 服务，免费版有额度限制），授权 IDEA 访问权限。
   • 授权成功后，Copilot 会自动启用，在编码时会实时生成代码建议（灰色提示，按 Tab 接受）。
3. 配置选项
   • 进入 File > Settings > GitHub Copilot，可设置：
     • 是否启用代码生成（默认开启）；
     • 语言偏好（默认支持 Java 等主流语言）；
     • 隐私设置（是否允许发送代码片段用于模型训练）。

场景二：配置 Java AI 开发框架（开发 AI 模型）

常用 Java AI 框架及配置：

1. Deeplearning4j（纯 Java 深度学习框架）
   • 适用场景：构建神经网络、训练模型（支持 CNN、RNN 等）。
   • 配置步骤：
     1. 在 Maven 项目的 pom.xml 中添加依赖：
        xml

         

         

         

         

         

        <dependency>
            <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
            <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
            <version>1.0.0-M2.1</version> <!-- 最新版本可查 Maven 仓库 -->
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.nd4j</groupId>
            <artifactId>nd4j-native-platform</artifactId>
            <version>1.0.0-M2.1</version> <!-- 数值计算核心库 -->
        </dependency>
        

         
         
     2. 刷新 Maven 依赖，IDEA 会自动下载并导入相关类库，即可在代码中使用 DeepLearning4j 类开发模型。
2. TensorFlow Java（TensorFlow 的 Java 绑定）
   • 适用场景：调用预训练的 TensorFlow 模型（如图像识别、NLP）。
   • 配置步骤：
     1. 在 pom.xml 中添加依赖：
        xml

         

         

         

         

         

        <dependency>
            <groupId>org.tensorflow</groupId>
            <artifactId>tensorflow-core-platform</artifactId>
            <version>0.4.0</version> <!-- 注意：TensorFlow Java 版本更新较慢，需匹配系统 -->
        </dependency>
        

         
         
     2. 若依赖下载失败，可手动下载 TensorFlow Java 库（官网地址），通过 File > Project Structure > Libraries 手动导入 IDEA。
3. Weka（机器学习算法库，Java 编写）
   • 适用场景：传统机器学习（分类、回归、聚类等）。
   • 配置步骤：
     1. 下载 Weka 安装包（官网），解压后获取 weka.jar。
     2. 在 IDEA 中右键项目 Open Module Settings > Libraries > + > Java，选择 weka.jar 导入，即可使用 weka.classifiers 等包下的算法。

注意事项

1. 版本兼容性：AI 框架依赖的 Java 版本可能有限制（如 Deeplearning4j 需 JDK 8+），需在 File > Project Structure > Project SDK 中确认 JDK 版本匹配。
2. 性能优化：训练 AI 模型对硬件要求较高，建议配置 JVM 内存（Help > Edit Custom VM Options 中调整 -Xmx4g 为更大内存，如 -Xmx8g）。
3. 替代方案：若需调用 Python AI 库（如 PyTorch、Scikit-learn），可通过 Java 调用 Python 脚本（如使用 Jython 或 ProcessBuilder 执行命令），但效率较低。