本教程通过丰富的视频讲解和配套源码，系统性地介绍了概率图模型的核心概念与应用。内容涵盖概率论与图论基础、贝叶斯网络、马尔科夫随机场、因子图等关键知识点，并深入探讨了推理算法（如变量消元法、团树传播算法、信念传播算法）以及近似推理方法（如基于图切法和采样的推理）。此外，教程还包含参数学习、结构学习及实际应用案例，帮助学习者从理论到实践全面掌握概率图模型，提升数据推理与学习能力。