根据 AI 项目的具体需求，可以选择最合适的库或框架，并开始尝试使用不同的算法来构建AI解决方案。

1.Deeplearning4j

它是一个用于 Java 和 Scala 的开源分布式深度学习库。Deeplearning4j 支持各种深度学习架构，包括卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN) 和深度信念网络 (DBN)。

地址：
https://deeplearning4j.konduit.ai/

2.Weka

Weka 是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。Weka 提供了数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化的工具。

地址：https://www.weka.io/

3.Neuroph

它是一个用于神经网络开发的开源 Java 框架。Neuroph 为创建和训练神经网络提供了一个简单、轻量级的模块化架构。

地址：
https://neuroph.sourceforge.net/

4.Encog

它是 Java 的开源神经网络和机器学习框架。Encog 为创建和训练神经网络提供了一个灵活、模块化和可扩展的架构。

地址：
https://github.com/jeffheaton/encog-java-core

5. Java-ML

它是用 Java 实现的机器学习算法的集合。Java-ML 提供了广泛的分类、回归、聚类和特征选择算法。

地址：
https://java-ml.sourceforge.net/

6. H2O

H2O 是一个开源机器学习平台，为构建和部署机器学习模型提供了一个易于使用的界面。它包括各种用于分类、回归和聚类的算法，以及用于数据预处理和特征工程的工具。H2O 可以处理大规模的数据处理，非常适合分布式计算。

地址：https://h2o.ai/

7. Smile

用于 Java 的机器学习库，包括分类、回归、聚类和关联规则挖掘算法。它还支持深度学习、自然语言处理 (NLP) 和图形处理。

地址：
https://haifengl.github.io/

8. Mahout

一个可扩展的机器学习库，可用于批处理和实时处理。它包括各种用于聚类、分类和协同过滤的算法。

地址：
https://mahout.apache.org/

9.Apache OpenNLP

一个用于自然语言处理任务的工具包，例如标记化、句子分割、词性标记、命名实体识别等。它包括针对各种语言的预训练模型。

地址：
https://opennlp.apache.org/

10. Spark MLlib

构建在 Apache Spark 之上的分布式机器学习库。它包括用于分类、回归、聚类和协同过滤的各种算法。它可以处理大规模数据处理，非常适合分布式计算。

地址：
https://spark.apache.org/mllib/

要使用 Java 构建 AI 项目，需要对机器学习算法和技术有很好的理解，并熟练掌握 Java 编程。

还应该了解可用于 Java AI 开发的库和框架。