1: 베이지안 네트워크: 베이지안 네트워크의 기본 개념과 그 응용 프로그램을 탐구합니다.

2: 통계 모델: 데이터 해석에 중요한 통계 모델의 프레임워크를 탐구합니다.

3: 우도 함수: 확률적 추론에서 우도 함수의 중요성을 이해합니다.

4: 베이지안 추론: 베이지안 추론이 데이터를 통한 의사 결정 프로세스를 어떻게 향상시키는지 알아봅니다.

5: 패턴 인식: 복잡한 데이터 세트에서 패턴을 인식하는 방법을 조사합니다.

6: 충분한 통계: 충분한 통계가 정보를 유지하면서 데이터 분석을 간소화하는 방법을 알아봅니다.

7: 가우시안 프로세스: 가우시안 프로세스와 불확실성 모델링에서의 역할을 살펴봅니다.

8: 사후 확률: 정보에 입각한 예측을 위한 사후 확률 계산에 대한 통찰력을 얻습니다.

9: 그래픽 모델: 관계를 표현하는 그래픽 모델의 구조와 유용성을 이해합니다.

10: 사전 확률: 베이지안 추론에서 사전 확률의 중요성을 연구합니다.

11: 깁스 샘플링: 효율적인 통계적 샘플링을 위한 깁스 샘플링 기법을 알아보세요.

12: 사후 최대 추정: 베이지안 모델을 최적화하는 방법으로 MAP 추정을 알아보세요.

13: 조건부 난수 필드: 구조적 예측에서 조건부 난수 필드의 사용을 알아보세요.

14: 디리클레 다항 분포: 범주형 데이터 분석에서 디리클레 다항 분포를 이해하세요.

15: 단백질 구조를 위한 그래픽 모델: 생물정보학에서 그래픽 모델의 응용 프로그램을 조사하세요.

16: 지수 패밀리 난수 그래프 모델: 네트워크 분석을 위한 지수 패밀리 난수 그래프를 탐구하세요.

17: 번스타인-폰 미제스 정리: 통계에서 번스타인-폰 미제스 정리의 의미를 알아보세요.

18: 베이지안 계층적 모델링: 복잡한 데이터 구조를 분석하기 위한 계층적 모델을 살펴보세요.

19: 그래포이드: 그래포이드의 개념과 종속 관계에서의 중요성을 이해합니다.

20: 종속 네트워크(그래픽 모델): 그래픽 모델 프레임워크에서 종속 네트워크를 조사합니다.

21: 확률적 수치: 향상된 계산 방법을 위해 확률적 수치를 조사합니다.