הקורס מציג אלגוריתמים ושיטות עבודה מתקדמות בלימוד מכונה, חלקם העיקרי מבוסס על גישות באייסיאניות. הקורס פותח בהצגה של מספר אלגוריתמים בסיסיים עבור מודלים גראפיים. נלמד כיצד נחשב הסתברויות אפוסטריוריות של משתנים חבויים, נציג אלגוריתם יוניברסלי של 'סכום מכפלה' לחישוב הסתברויות שוליות של גראפים מורכבים, נראה כיצד ניתן להכליל מודלים גראפיים לשדות מרקוביאניים ונראה שימושים שלהם לדוגמה בראייה ממוחשבת. משם נשאל את השאלה מה קורה כאשר למודל אין פרמטרים ברורים. נתאר תהליכים גאוסיאניים ותהליכי דיריכלה לטפל במקרים כאלו, נעסוק בדוגמה של קלאסטריזציה כאשר מספר הצבירים איננו קבוע מראש. גישות בייסיאניות מחייבות לעיתים להשתמש בדגימות במקום שקשה לעשות חישוב אנליטי, נציג מספר שיטות דגימה שיאפשרו לנו להעריך התפלגויות שלא ניתן לחשב אותן ישירות. הקורס דן גם בבחירה של המודל המתאים בהינתן חלק מהנתונים, נשתמש בשיטות באייסיאניות לבחירת המודל או ישירות על ידי בחירת היפרפרמטרים. בנוסף נעסוק בהורדה של מימד מרחב הנתונים, נלמד מהם היתרונות של צמצום המימד ומהן המגבלות. נעסוק גם במערכות מונחות למחצה, בהן רק חלק מהנתונים מסומנים. נסיים את הדיון בהצגה של אלגוריתמים גנטיים והיתרונות שלהם.
הקורס עוסק בנושאים מתקדמים בבינה מלאכותית חלקם בעלי השלכה חברתית ופילוסופית. הקורס פותח במספר נושאים חדשים יחסית וביניהם שיטות תקיפה של רשתות נוירונים ודרכי ההגנה עליהן ורשתות נוירונים גראפיות והשימושים שלהם במדע. משם עובר הדיון לנושאים הקשורים לאתיקה כגון ביאס, הוגנות, פרטיות ושקיפות. יש מספר מדדים והגדרות של הוגנות והקורס מביא אותם. לעניין פרטיות, הקורס יעסוק באלגוריתם של differential privacy. משם עובר הדיון לשקיפות כלומר ל Explainable AI. הקורס יציג מספר אלגוריתם המנסים לעשות הנדסה הפוכה לרשת, בין על ידי הנדסה של רכיבי הרשת עצמה ובין על ידי ניתוח חיצוני של מוצא הרשת. מנגד עומד מודל הרשת הגראפית השקוף, הקורס יציג רשתות גראפיות גדולות המשמשות ברפואה ואלגוריתמים בסיסיים לחישוב הסתברויות שוליות של משתנים אקראיים ברשת. משם עובר הדיון לאלגוריתמים מתחום ה Artificial social Intelligence כמו זיהוי רגשות, זיהוי תנועות גוף ועוד. אחת השאלות המעסיקות חוקרים בבינה מלאכותית היא שאלת הבינה המלאכותית הכללית – AGI, הקורס מציג את הרעיונות המרכזיים של ה AGI ואת המחלוקות הפילוסופיות העולות מהם. הקורס מסיים בהצגה של Value alignment שהוא הניסיון להצרין ערכים אנושיים לתוך אלגוריתמים.