下面是一个大致的教程大纲，涵盖了Java与人工智能、深度学习和机器学习应用的主要内容，帮助你理解和应用这些技术：

1. 人工智能和机器学习概述
   - 人工智能和机器学习的概念和应用领域
   - 机器学习的基本原理和分类
   - 深度学习的概述和特点

2. Java与机器学习库
   - Java机器学习库的概述和比较
   - 常用的Java机器学习库（Weka、DL4J、Mahout等）
   - 使用Java进行数据预处理和特征工程

3. 机器学习算法与应用
   - 监督学习算法（分类、回归、决策树、支持向量机等）
   - 无监督学习算法（聚类、关联规则挖掘等）
   - 强化学习算法与应用

4. 深度学习与神经网络
   - 深度学习的基本原理和发展历程
   - Java深度学习库的概述和比较
   - 常用的Java深度学习库（DL4J、Deeplearning4j、Torch等）
   - 使用Java构建和训练神经网络模型

5. 深度学习应用案例
   - 图像识别与分类
   - 自然语言处理与文本分析
   - 推荐系统与个性化推荐
   - 时间序列预测与异常检测

6. Java与人工智能的集成
   - 使用Java与人工智能库进行集成
   - 将机器学习和深度学习模型部署到Java应用中
   - 使用Java进行模型评估和优化

7. 实战案例和最佳实践
   - Java与人工智能的实战案例
   - 人工智能应用中的性能优化和调优
   - Java与人工智能的最佳实践和经验总结

请注意，这只是一个大致的教程大纲，并不能详尽涵盖Java与人工智能、深度学习和机器学习应用的所有方面。深入学习和实践需要结合具体的教程、文档和实际项目来加深理解和掌握。你可以根据这个大纲进一步展开详细的学习计划和资源调研。