一、神经网络属于人工智能哪个学派？

神经网络属于人工智能连接主义。

目前人工智能的主要学派有下列三家：

(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。

(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。

(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、神经网络就业前景如何？

就业前景不错。

神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。

三、为什么神经网络是AI的基础？

神经网络是AI的基础，这是因为神经网络模拟了人类大脑神经元之间的信息传递和处理方式。神经网络又称人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)，是机器学习的子集，同时也是深度学习算法的核心。以下是神经网络成为AI基础的几个主要原因：

1. **生物启发**：神经网络的命名和结构均受到人脑的启发，可以模仿生物神经元相互传递信号的方式。这种模仿使我们能够更好地理解和模拟大脑的处理和学习机制。

2. **层次结构**：神经网络由多个层次的神经元组成，每个层次都对数据进行特定的处理。这种层次结构使得神经网络能够处理复杂的模式和特征。

3. **学习能力**：通过训练，神经网络可以自动调整其内部参数来适应输入数据，从而实现学习和预测。

4. **广泛应用**：神经网络是很多高级的人工智能 (AI) 解决方案的基本元素，应用在诸如模式识别、自动控制等领域，并支撑着如深度学习等高级模型。

5. **适应性**：虽然早期的神经网络研究返回日期数十年，但直到最近，随着计算能力和训练数据集的大小的增加，神经网络才真正被常规使用。

6. **图像处理**：例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。这与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

四、ai神经网络原理？

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。

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。

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。

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。

五、人工神经网络属于哪个流派？

神经网络属于人工智能连接主义流派。

目前人工智能的主要流派有下列三家： 

(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。 

(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。

(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。