编者按：深度学习领域泰斗级人物 Yann LeCun 是 Quora上非常踊跃的答者，他乐于分享自己的心得体会。例如，有人问“你最喜欢的机器学习算法是什么？”，Yann LeCun 的回答是“Backdrop”。深度学习是新兴领域，很多人想要学习，也不知如何入手，所以 Quora上有很多关于“如何学习深度学习技术”的问题，Yann LeCun 在一些问题下面给出了一些自己的见解，雷锋网据此整理编辑成本文，供读者参考。
在网上有很多关于Machine Learning 的材料、教程和视频课程，包括 Coursera 上的一些大学课程。这里我主要讲讲深度学习领域。
你可以在网上听一些指导性课程和演讲，对深度学习有一个大致的了解。里面我比较推荐的有：
2015年5月《自然》上刊登的一篇概述性论文《深度学习》（Deep learning），由我自己、Yoshua Bengio 、Geoff Hinton共同撰写。（网址：http://www.nature.com/nature/journal/v521/n7553/abs/nature14539.html）
系统性的课本方面，我推荐由 Goodfellow、Bengio 和 Courville共同撰写的《深度学习》（Deep learning）（这个在网上有HTML版本，本书旨在帮助学生和从业人员入门机器学习，尤其是深度学习领域。HTML版本已经编辑完成，并且永久免费。网址：http://www.deeplearningbook.org/）
我曾在巴黎法兰西公学院开课，其中有8堂课是关于深度学习，当时是用法语讲课，现在加上了英文版本。
法语版网址：Accueil
英语版网址：Home
Coursera 上面有 Geoff Hinton 关于神经网络的视频课程（不过从现在的角度看，内容稍微有点过时了）
2012 年 IPAM 上针对研究生的“深度学习和特征学习夏季课程”（这个夏季课程的授课老师包括 Geoff Hinton 、Yann LeCun、吴恩达、Yoshua Bengio等众多深度学习专家，历时半个多月时间，网上有完整视频录像，网址：http://www.ipam.ucla.edu/programs/summer-schools/graduate-summer-school-deep-learning-feature-learning/?tab=schedule）
2015 年我在纽约大学开了一门“深度学习”的课程，当时录成视频放到了网上，但是由于愚蠢的法律原因，视频现在已经不在了，但 PPT 还在。2017 年春天我会重新在纽约大学教这门课。网址：http://cilvr.nyu.edu/doku.php?id=deeplearning2015%3Aschedule）
2015年在加拿大蒙特利尔市举行了“深度学习夏季课程”（该课程的对象为：已经具备的机器学习基本知识的研究生、业界工程师和研究人员，授课量十分丰富。网址：http://videolectures.net/deeplearning2015_montreal/）
另外，我还推荐一些关于特定平台的使用教程，比如Torch、TensorFlow 和 Theano。
首先，尽你所能，把所有具有连续性的数学和物理课都上一遍。如果必须要在“iOS 编程”和“量子力学”之间选一门，一定要选后者。在任何情况下，都要上微积分（I）、 微积分（II）, 微积分（III）、线性代数、概率论和统计学，另外尽可能多的去听物理学的课程。同时，还是要确保学习编程。
为什么物理学这么重要？因为物理学发明了很多数学方法，来给真实世界建模。比如，贝叶斯推理（BayesIan inference）在本质上与统计力学（Statistical Mechanics）是相同的，反向传播算法（ Backpropagation）可以看作是经典力学里拉格朗日算符（Lagrangian）的一种简单应用。图模型里的前向算法（ Forward Algorithm）是一种广泛应用于量子力学的路径积分（Path Integral）。物理，能够教你如何使用傅里叶变换（“海森伯不确定原理”的基石）、最大熵原理、配分函数、蒙特卡洛法、热处理、波尔兹曼分布、动力系统、混沌等等。
选一个你感兴趣的与 AI 有关的问题。
然后独立对这个问题进行思考。
一旦你形成了自己的想法，就开始阅读围绕这个问题的相关文献。
你将会发现（a）你之前的想法有点幼稚，但是（b）你对该问题的看法开始有点不一样了。
在你就读的学校里，找到一个教授，他可以帮你把想法具体化。这或许有点困难，因为教授们都很忙，没有多少时间来指导本科生。有很多空余时间的教授往往很年轻，而那些年纪比较大的教授，又往往不再活跃在研究圈子里。
如果你找到一个合适的教授，但他没有空余时间指导你，那么你可以转而去“勾搭”他/她实验室里的博士后或博士生。
问问这个教授，是否可以让你去参加他/她实验室里的会议和研讨，或者只是在他们开会的时候旁听也行。
在你本科毕业之前，尝试着写一篇关于你研究工作的论文，或者在网上公布一些开源代码。
现在，你可以去申请 PhD 项目了。不要去管所谓的学校“排名”，一定要找你感兴趣领域里有声誉的教授，他论文你很喜欢或钦佩。
你可以同时申请几个学校的 PhD 项目，当然选择的时候参考上条标准。在申请信里，你要提到你很希望跟这个教授一起工作，但是也愿意与其他教授一起。
问一问你的本科教授，请他帮你写一封推荐信。如果你的本科教授与你所申请的 PhD 项目教授认识，那么将是非常有利的。
如果你没有录取到自己心仪的 PhD 项目，可以到Facebook或谷歌工作，并且尝试去FAIR 或Google Brain 实验室做一个工程师，来协助实验室里科学家的工作。
发表与公司实验室里课题有关的论文，然后重新申请 PhD 项目，并且让 FAIR 或 Google Brain 实验室里的科学家帮你写推荐信。
有很多人在致力于不同的领域，并取得了非常好的进展：
深度学习与推理和规划相结合。
基于模型的深度强化学习（涉及到无监管预测型学习）。
经由可辨的记忆模块巩固加强的递归神经网络（例如，记忆网络）：
a. 记忆网络(FAIR)（网址：https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=lMkTx0EAAAAJ&sortby=pubdate&citation_for_view=lMkTx0EAAAAJ%3AumqufdRvDiIC）
b. 堆栈增强的RNN(FAIR)（网址：https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=oBu8kMMAAAAJ&sortby=pubdate&citation_for_view=oBu8kMMAAAAJ%3AgKiMpY-AVTkC）
c. 神经图录机(DeepMind)（网址：https://arxiv.org/abs/1410.5401）
d. 端对端型MemNN (FAIR/NYU)（网址：https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=lMkTx0EAAAAJ&sortby=pubdate&citation_for_view=lMkTx0EAAAAJ%3AKbBQZpvPDL4C）
经过对抗性训练得到的生成型（预测）模型。
“微程序设计”：其核心思想----将程序（或电路）看作可通过Backdrop进行训练的微模块。这一思想表明深度学习不仅可以学会识别模型（如前馈神经网），而且可以生成算法（如循环算法，递归算法，子程序算法等）。从DeepMind、FAIR及其他资源中可获得一些相关方面的文章，但是，这些仅仅是初级阶段的成果。
分层规划与分层强化学习：这是学习将一个复杂的任务拆分成一些简单的子任务的问题所在，是所有智能系统要满足的要求。
对外界事物的无监管学习预测模型（例如，视频预测）。
如果未来几年 AI 能在这些方向取得重大发展，那么将会涌现大量更为智慧的AI 智能体，应用于对话系统、问答、适应性的机器人控制与规划等领域 。
构建出无监督学习方法，这是一大挑战。但这将允许大型神经网络在没有直接人工注释数据的情况下，通过看视频、阅读书本便能够“学习现实世界是如何运转的”。
这将最终衍生出对现实世界有足够了解的机器，它们开始具有人类的“常识”。要实现这一目标，可能会花费5年、10年、20年，甚至更久的时间，我们尚不能确定具体的期限。
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