一、神经网络属于人工智能哪个学派
1、神经网络属于人工智能连接主义。
2、目前人工智能的主要学派有下列三家：
3、(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
4、(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
5、(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
二、人工智能的大学生笔记本电脑配置
人工智能专业买一个5000元左右的办公或游戏笔记本就可以了。买太好的，也没有什么用。人工智能专业跑神经网络的时候是不会用个人电脑的，因为算力要求太高了，是一般的个人电脑无法承受的，学校会提供实验室里面的主机给你们跑程序。
三、ai神经网络滤镜怎么使用
1、AI神经网络滤镜的使用方法如下：
2、打开AdobeIllustrator软件，新建文件，在工具栏找到“矩形工具”并绘制一个矩形。
3、在工具栏找到“滤镜”并选择“神经网络”。
4、在弹出的对话框中，选择“新建”，并命名。
5、在弹出的对话框中，选择“确定”。
6、关闭对话框，选择“文件”并选择“保存”。
7、在工具栏找到“矩形工具”，绘制一个圆形。
8、在菜单栏找到“对象”并选择“神经网络”，在弹出的对话框中选择之前创建的神经网络效果。
9、希望以上信息能帮助您解决问题。如果还有其他问题，请随时告诉我。
四、ai神经网络原理
1、AI神经网络是一种模拟人类大脑神经网络行为的计算模型，它由多个相互连接的神经元（节点）组成，每个神经元都有权重和偏置值，网络中不同层之间的神经元权重不同，不同层之间的神经元间相连接的方式不同。其中神经元之间的关系是用数学中的矩阵和向量来表达的。
2、神经网络的基本原理就是建立各层之间的链接，并调整神经元的权重和偏置值，使神经网络输出的结果尽可能逼近真实结果，进而实现各种计算和学习任务。神经网络的训练过程，就是通过反向传播算法来逐次调整每个神经元的权重和偏置值，以达到优化网络输出结果的目的。
3、更具体地说，神经网络的架构可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收指定的输入数据，而隐藏层则是神经网络的核心部件，能够提取输入数据的特征，它们之间的连接权重是需要不断优化的；输出层则输出神经网络的结果。
4、在训练过程中，可以通过监督学习、强化学习和无监督学习等不同的方式来进行神经网络的学习和优化。训练出来的神经网络可以应用于分类、识别、预测、回归等多种任务，具有很强的泛化能力和应用前景。