Tema 1. Fundamentos de redes bayesianas 1.1. Repaso de teoría de la probabilidad 1.2. Método bayesiano ingenuo 1.3. Repaso de teoría de grafos 1.4. Definición de red bayesiana 1.5. Grafos de dependencias e independencias 1.6. Interpretación probabilista e interpretación causal de un grafo Tema 2. Inferencia en redes bayesianas 2.1. Métodos exactos 2.2. Métodos estocásticos Tema 3. Construcción de redes bayesianas 3.1. Construcción de redes causales con conocimiento experto 3.2. Aprendizaje automático a partir de bases de datos Tema 4. Análisis de decisiones 4.1. Fundamentos de teoría de la decisión 4.2. Diagramas de influencia y árboles de decisión 4.3. Otros métodos de evaluación de diagramas de influencia 4.4. Construcción de diagramas de influencia Tema 5. Aplicaciones 5.1. Aplicaciones en medicina 5.2. Aplicaciones en informática educativa e interfaces inteligentes 5.3. Aplicaciones en seguridad informática y vigilancia 5.4. Aplicaciones en ingeniería y visión artificial 5.5. Otras aplicaciones
