科学中有哪些科学方法
统计学大类分为：统计学、应用统计学、大数据技术。选择哪个学科好？
统计学大类分为：统计学、应用统计学、大数据技术。选择哪个学科好？
一、首先要更正你的一个观念：统计学类中，只有统计学和应用统计学。没有大数据技术。教育部2012年本科目录中，统计学类，只有统计学和应用统计学。在经济学类下设经济统计学专业。
“统计学”起源于政治学与经济学，最早被称之为“政治的算术”，是一门关于如何正确、有效地搜集资料、整理资料、分析资料的科学，是一种研究随机数据的科学艺术。
二、统计学已成为理学门类下的一级学科。随着现代科学技术的迅猛发展，统计学的应用领域已不再限于经济学。
统计学发展至今，已诞生出许多边缘分支学科，如生物统计学、医学统计学、气象统计学、地质统计学、教育统计学、经济计量学、社会计量学、政治计量学、语言计量学、历史计量学等。
正因为如此，才有了应用统计学这门专业的产生。
在经济学科中，诺贝尔经济学奖得主大多数都是经济计量学家兼统计学家，经济计量
学本质上就是统计学在经济学中的应用。
从这个意义上说，经济统计学，也是应用统计学的一类分支而已。
三者之间目前的区别，在于学位和主干课程。
经济统计学主干学科：理论经济学，应用经济学，统计学，发经济学学士学位。
应用统计学，主干学科：统计学，发理学学士学位
统计学：主要学科：统计学、数学，发理学学士学位。
三、数据科学与大数据技术专业是新兴专业，不只是统计学。数据科学与大数据技术，不只是涉及到统计学，还有数学、计算机及各行业的学科内容。是学科交叉融合的一门新兴专业。
涉及领域
1、统计学
2、数学
3、计算机
4、数据采集相关技术
5、不同行业的数据应用
数据科学与大数据技术专业为2015国家新增专业，首批仅北京大学、中南大学和对外经济贸易大学三所学校申报成功。
但在2018年有近100多家申办这类专业。
四、勋哥建议1、选择统计学类专业，应具备扎实的数学基础，后继课程的学习离不开数学能力的培养。
现代的统计学专业是在随机抽样基础上建立的推断统计学，在专业课程中，概率论是基础课程，其次是数理统计。基本的统计方法包括回归分析、多元统计分析、抽样调查、试验设计、时间序列分析及描述性统计等，是主要的专业课程。具备良好的专业素养也能为将来的继续深造打下基础。
2、选择数据科学与大数据专业，要仔细选择就读院校。
因为新办这个专业院校的太多，所以选择这个专业，应该看学校原来是不是有基础？有没有开设数据相关方向的研究生专业，博士生专业，研究中心、实验室的层次是怎样的？
另外，新增设的专业，交叉学科，课程任务繁重，最好要有考研的打算和安排。
人工智能有哪些类型？
智能是人类知识产生的吗？还是通过搜索和学习获得的呢？抑或是知识 搜索 学习得到的？智能主要表现在可能性的大小上而不仅是现实性吗？
Rich Sutton反对传统人工构建知识的方法，比如知识表示或手动构建的启发式函数，他认为痛苦的教训是基于历史的观察，即：1）人工智能研究人员常常试图将知识构建到他们的智能体中；2）从短期来看，这总是有帮助的，而且对研究人员来说是个人满意的，但是从长远来看，它会停滞不前，甚至会阻碍进一步的进展；3)通过基于搜索和学习的缩放计算的相反方法，可能会最终取得突破性的进展。
一、元知识的概念
元知识的定义
目前对元知识的定义，在学术界还没有一个严格的概念。通常来说，元知识就是“关于知识的知识”。
元知识可用来描述一类知识或知识集合所包含的内容、基本结构和一般特征。没有元知识, 人们无法描述知识、使用知识和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。元知识不是领域知识,不能解决具体知识领域问题；而是关于各领域知识的性质、结构、功能、特点、规律、组成与使用的知识, 是管理、控制和使用领域知识的知识。
元知识是思想和意识的核心,如果没有掌握元知识的，就不能学习和认知基本的知识，元知识对于人们认知系统的建立起着重要作用。人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统，自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。
二、知识的分类
布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作，他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。在认知领域，其认知教育目标分类学将将教育目标分为知识、领会、运用、分析、综合、评价等六个类别。
布鲁姆认知目标分类诞生几十年来，对其修订工作一直没有停过。以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。
加涅的认知学习结果分类
加涅将可能的学习结果分为五类：陈述性知识、智慧技能、认知策略、动作技能和态度，每一种分类又可以分为不同的亚类。如下图所示：