华为诺亚方舟实验室是一个什么样的地方

1. 华为诺亚方舟实验室是一个什么样的地方

《机器学习》中文版，是经典教材。我最近买了一本《统计学习方法》，大概叫这个名字，李航(华为诺亚方舟实验室首席科学家)写的，有两章分别讲逻辑回归和提升算法。我读起来还可以，有推导过程，误差分析等，部分章节有例题。入门还可以，没有讲到具体应用。

2. 华为的AI技术是自己的吗

过去这几年，AI一直是华为的重中之重，我今天当然是不准备跟各位讲一些神奇的算法及模型，因为这可能在学术界的场合比较好讲，今天主要从另外一个角度，AI在云侧、端侧，比如手机、云和芯片这三方面目前发展状况怎么样，以及如何整合在一起发挥最大的优势。
AI已经是个很老的概念，从50年代到80年代，到机器学习到2010年开始深度学习，整个过程来说，真正打下基础的是在机器学习的时候。
因为，在机器学习时代，整个统计分析的方法是突飞猛进的。
我个人觉得，机器学习里面所需要的整个数学的基础，比深度学习多得多，事实上现在很多深度学习的方式看起来非常复杂，其实里面数学的东西非常少。
我今天要讲的在云侧、手机及在芯片，如何把它们AI的能力优化拉通。
在传统上，比如大家看到Google或者什么，在云侧整个机器学习的能力，我用机器学习也代表深度学习，只是代名词而已。
在云侧，要给算法的开发者一个很好的框架，很快能够搭建出整个算法模型，去解决具体的问题，比如人脸识别或者语言识别。
基本上在云侧要变成一个开放式的系统，希望定出一个标准，比如通过微服务的方式能够把第三方各个AI模型，不论是适合哪一个业务场景的AI模型，都很顺利的对接进来，一个整体的形式提供给用户，这才是整个算法模型的经营。
各位可以想象，整个未来发展在云侧，机器学习就是服务，有点像SaaS，未来会有越来越多的算法公开，透过授权的方式下载，就好像各位今天从苹果商店下载APP一样，未来也可以根据你们所需要解决的业务场景下载适合的算法、适合的模型。
那么为什么要在云上面呢？因为云上有它天生的好处。

3. 李航的统计学习方法和周志华的机器学习哪个好

这个看个人吧，快速入门（21天从入门到放弃。。。）可以看看前者，我觉得这个实在是用来复习的好书。想慢慢学习，对机器学习整体有个概念，可以看看后者（这个看信仰，本人不是很喜欢）。
所以时间多的话，还是看prml，mlapp吧

4. 华为在上海的部门到底是做什么的。。我马上要去实习，想先了解下都需要准备些什么。

华为在上海主要做无线，其他部门也有，包括终端通信。主要从事通信产品的研究、开发、生产与销售，面向通信网络建设与运营服务企业提供全方位的网络解决方案。
主研究开发的产品领域涉及有线通信、无线通信、数据通信三大领域。产品的关键部件均采用自行设计的集成电路芯片，在超大规模、深亚微米设计领域进入世界先进行列。
在华为上班需要调整好上班的心态，只要你认真努力，可以学到很多技术和东西。华为的同事都很好相处，同事之间也很有爱，技术牛人也很多，真的不错。

扩展资料：
早在1999年，华为就已经在俄罗斯设立了数学研究所，吸引顶尖的俄罗斯数学家来参与华为的基础性研发。
进入21世纪后，华为设立海外分支机构、吸引人才的力度进一步增大：设置在德国慕尼黑的研究所已拥有将近400名专家，研发团队本地化率近80%。
从2001年开始，华为加快了国际化研发布局的推进速度。美国是CDMA、数据通信和云计算的发源地，华为便在硅谷和达拉斯设立了两个研究所。
欧洲是3G的发源地，爱立信是3G技术的领导者，为此华为在瑞典斯德哥尔摩设立了3G技术研究所。俄罗斯在无线射频领域居于世界领先地位，华为便在莫斯科建立了以射频技术开发为重点的研究所。
华为在德国、瑞典斯德哥尔摩、美国达拉斯及硅谷、印度班加罗尔、俄罗斯莫斯科、日本、加拿大、土耳其。
中国的深圳、上海、北京、南京、西安、成都、杭州、重庆、武汉等地设立了16个研究所。2015年， 从事研究与开发的人员约79000名， 占公司总人数45%。
2012实验室的主要研究的方向有新一代通信、云计算、音频视频分析、数据挖掘、机器学习等。主要面向的是未来5-10年的发展方向。
“2012实验室”旗下有很多以世界知名科学家或数学家命名的神秘实验室，包括香农实验室，高斯实验室、谢尔德实验室、欧拉实验室、图灵实验室等。
华为“诺亚方舟实验室”主要围绕人工智能展开研究，设立于香港科学园，实验室主任由香港当地大学教授出任，并聘用了全球各地区科研人员从事基础研究工作。
2014年2月27日，在西班牙巴塞罗那举行的2014年世界移动通信大会上，华为与欧盟及产业界各方共同推动5GPPP Association（5G公私合作联盟）正式成立。 
2015年1月20日，华为在西安宣布，网络功能虚拟化开放实验室（NFV Open Lab）正式建成，首期投资超500万美元。
截至2015年12月31日， 华为加入了300多个标准组织/产业联盟/开源社区， 担任超过280个重要职位， 在IEEE- SA、ETSI、WFA、TMF、OpenStack、Linaro、OASIS和CCSA等组织担任董事会成员。
2014年提交标准提案超过4800篇，2015年提交提案超过5400 篇，累计提交提案43000余篇。 
2016年5月，新设立迪拜研究中心（满足中东和北非地区业务的需要）。
参考资料来源：百度百科-研究开发

5. 华为云的ModelArts上怎么创建机器学习(MLS)的工作流？

目前ModelArts的ML Studio功能未公开使用，处于邀测阶段。如果有需要，请提工单，由华为工程师为您提供相应的服务入口和操作指导。