1: Red bayesiana: Profundice en los conceptos fundamentales de las redes bayesianas y sus aplicaciones.

2: Modelo estadístico: Explore el marco de los modelos estadísticos cruciales para la interpretación de datos.

3: Función de verosimilitud: Comprenda la importancia de las funciones de verosimilitud en el razonamiento probabilístico.

4: Inferencia bayesiana: Aprenda cómo la inferencia bayesiana mejora los procesos de toma de decisiones con datos.

5: Reconocimiento de patrones: Investigue métodos para reconocer patrones en conjuntos de datos complejos.

6: Estadística suficiente: Descubra cómo las estadísticas suficientes simplifican el análisis de datos al tiempo que retienen información.

7: Proceso gaussiano: Examine los procesos gaussianos y su papel en el modelado de la incertidumbre.

8: Probabilidad posterior: Obtenga información sobre el cálculo de probabilidades posteriores para predicciones informadas.

9: Modelo gráfico: Comprenda la estructura y la utilidad de los modelos gráficos para representar relaciones.

10: Probabilidad previa: Estudie la importancia de las probabilidades previas en el razonamiento bayesiano.

11: Muestreo de Gibbs: aprenda las técnicas de muestreo de Gibbs para un muestreo estadístico eficiente.

12: Estimación máxima a posteriori: descubra la estimación MAP como método para optimizar los modelos bayesianos.

13: Campo aleatorio condicional: explore el uso de campos aleatorios condicionales en la predicción estructurada.

14: Distribución multinomial de Dirichlet: comprenda la distribución multinomial de Dirichlet en el análisis de datos categóricos.

15: Modelos gráficos para la estructura de proteínas: investigue las aplicaciones de los modelos gráficos en bioinformática.

16: Modelos de grafos aleatorios de familia exponencial: profundice en los grafos aleatorios de familia exponencial para el análisis de redes.

17: Teorema de Bernstein-von Mises: aprenda las implicaciones del teorema de Bernstein-von Mises en las estadísticas.

18: Modelado jerárquico bayesiano: explore los modelos jerárquicos para analizar estructuras de datos complejas.

19: Grafoide: comprender el concepto de grafoide y su importancia en las relaciones de dependencia.

20: Red de dependencia (modelo gráfico): investigar las redes de dependencia en los marcos de modelos gráficos.

21: Numerología probabilística: examinar la numerología probabilística para mejorar los métodos computacionales.