1. グラフィカルモデルの定義
1.1 条件付き独立性とグラフの分離性
1.2 ネットワーク表現
2. 独立性、条件付き独立性の検定
2.1 離散データの相互情報量の推定と、独立性、条件付き独立性
2.2 Hilbert Schmidt Information Criterion (HSIC)を用いた独立性の検定
3. ベイジアンネットワークの構造学習
3.1 PCアルゴリズム
3.2 スコアベースの構造学習
3.3 森の学習
3.4 ツールbnlearnを用いた演習
4. 因果順序の推定
4.1 LiNGAMの一般論
4.2 多変数の場合のLiNGAM
4.3 交絡のある場合