1: Bayes ağı: Bayes ağlarının temel kavramlarını ve uygulamalarını inceleyin.

2: İstatistiksel model: Veri yorumlama için önemli olan istatistiksel modellerin çerçevesini keşfedin.

3: Olasılık fonksiyonu: Olasılık fonksiyonlarının olasılıksal akıl yürütmedeki önemini anlayın.

4: Bayes çıkarımı: Bayes çıkarımının verilerle karar alma süreçlerini nasıl geliştirdiğini öğrenin.

5: Desen tanıma: Karmaşık veri kümelerindeki desenleri tanıma yöntemlerini araştırın.

6: Yeterli istatistik: Yeterli istatistiklerin bilgileri korurken veri analizini nasıl basitleştirdiğini keşfedin.

7: Gauss süreci: Gauss süreçlerini ve belirsizliği modellemedeki rollerini inceleyin.

8: Sonraki olasılık: Bilgilendirilmiş tahminler için sonraki olasılıkları hesaplama konusunda fikir edinin.

9: Grafiksel model: İlişkileri temsil etmede grafiksel modellerin yapısını ve faydasını anlayın.

10: Önceki olasılık: Bayes akıl yürütmesinde önceki olasılıkların önemini inceleyin.

11: Gibbs örneklemesi: Verimli istatistiksel örnekleme için Gibbs örnekleme tekniklerini öğrenin.

12: Maksimum a posteriori kestirim: Bayes modellerini optimize etmek için bir yöntem olarak MAP kestirimini keşfedin.

13: Koşullu rastgele alan: Yapılandırılmış tahminde koşullu rastgele alanların kullanımını keşfedin.

14: Dirichletmultinomial dağılımı: Kategorik veri analizinde Dirichletmultinomial dağılımını anlayın.

15: Protein yapısı için grafiksel modeller: Biyoenformatikte grafiksel modellerin uygulamalarını araştırın.

16: Üstel aile rastgele grafik modelleri: Ağ analizi için üstel aile rastgele grafiklerini inceleyin.

17: Bernstein–von Mises teoremi: Bernstein–von Mises teoreminin istatistikteki çıkarımlarını öğrenin.

18: Bayes hiyerarşik modelleme: Karmaşık veri yapılarını analiz etmek için hiyerarşik modelleri keşfedin.

19: Graphoid: Grafoid kavramını ve bağımlılık ilişkilerindeki önemini anlayın.

20: Bağımlılık ağı (grafiksel model): Grafiksel model çerçevelerindeki bağımlılık ağlarını araştırın.

21: Olasılıksal sayısallar: Gelişmiş hesaplama yöntemleri için olasılıksal sayısalları inceleyin.