1：貝葉斯網路：深入研究貝葉斯網路的基本概念及其應用。

2：統計模型：探索對資料解釋至關重要的統計模型架構。

3：似然函數：了解似然函數在機率推論中的意義。

4：貝葉斯推理：了解貝葉斯推理如何利用數據增強決策過程。

5：模式識別：研究在複雜資料集中識別模式的方法。

6：充分的統計數據：了解充分的統計數據如何在保留資訊的同時簡化數據分析。

7：高斯過程：檢查高斯過程及其在建模不確定性中的作用。

8：後驗機率：深入了解計算後驗機率以進行明智的預測。

9：圖形模型：了解圖形模型在表示關係方面的結構與效用。

10：先驗機率：研究先驗機率在貝葉斯推論中的重要性。

11：吉布斯抽樣：學習吉布斯抽樣技術以實現高效率的統計抽樣。

12：最大後驗估計：發現 地圖 估計為最佳化貝葉斯模型的方法。

13：條件隨機場：探索條件隨機場在結構化預測中的使用。

14：狄利克雷多項分佈：了解分類資料分析中的狄利克雷多項分佈。

15：蛋白質結構的圖形模型：研究圖形模型在生物資訊學的應用。

16：指數族隨機圖模型：深入研究指數族隨機圖以進行網路分析。

17：伯恩斯坦-馮·米塞斯定理：了解伯恩斯坦-馮·米塞斯定理在統計學中的意義。

18：貝葉斯分層建模：探索用於分析複雜資料結構的分層模型。

19：圖形：理解圖形的概念及其在依賴關係中的意義。

20：依賴網路（圖形模型）：研究圖形模型框架中的依賴網路。

21：機率數值：檢查機率數值以增強計算方法。