1. 機械学習で何ができるか
1-1. データ指向エンジニアリング
1-2. 推定と生成
2. なぜ今もベイズ統計か
2-1. ベイズモデルの世界観
2-2. 確率の基礎
2-3. 統計的推定
3. ベイジアンモデリング
3-1. 観測変数と潜在変数
3-2. 階層モデル
3-3. 隠れマルコフモデル
4. 深層学習とベイズ統計の関連
4-1. ベイジアンモデルとしてのニューラルネットワーク
4-2. 損失関数の確率解釈
5. ベイズ統計と機械学習の未来
5-1. 人工知能の解釈可能化
5-2. 人間行動のモデル化