１．ベイズモデリングの基本

（１）．確率によるモデリング

（２）．機械学習とベイズモデリング

　　・ベイズモデリングの利点・欠点

（３）．ベイズ統計学の基本

　　ａ．確率の基本事項

　　ｂ．ベイズの定理

　　ｃ．ベイズモデリングの手順

（４）．確率と意思決定

　　・ベイズ決定理論

（５）．ベイズ線形モデル

　　ａ．正則化とベイズの関係

　　ｂ．予測分布

　　ｃ．ハイパーパラメータの決め方

　　ｄ．スパースモデリング

　　ｅ．ガウス過程

（６）．グラフィカルモデルとベイジアンネットワーク

　　ａ．ベイジアンネットワーク

　　ｂ．線形回帰のベイジアンネットワーク

　　ｃ．学習と推論

　　ｄ．グラフィカルＬＡＳＳＯ

　　ｅ．単純ベイズ法と迷惑メールフィルタ

２．ベイズモデリングの実践

（１）．ドメイン知識とシミュレーション

　　・基本的確率モデルのいろいろ

（２）．事前分布の決め方

　　・共役事前分布

（３）．信念伝播アルゴリズム

（４）．事後分布の近似法

　　ａ．変分ベイズ法とクラスタリングにおける実例

　　ｂ．トピックモデルと行列分解

（５）．マルコフ連鎖モンテカルロ法と実例

　　ａ．いろいろなＭＣＭＣ

　　ｂ．ｓｔａｎによるモデリング

３．ベイズモデリングの広がり

（１）．転移学習と半教師あり学習

（２）．ベイズ深層学習

（３）．ベイズ最適化による実験計画法

（４）．シミュレーションとレプリカ交換法