Il corso punta ad introdurre la teoria Bayesiana della probabilità come logica estesa. Per questo motivo, dopo una breve rivisitazione dell’algebra Booleana, il teorema di Bayes verra’ ricavato a partire dal teorema di Cox.
Verranno quindi introdotti i fondamenti di stima dei parametri e test di ipotesi nel contesto Bayesiano. Verra’ quindi introdotto il principio di massima entropia e verranno discusse alcune delle più note
distribuzioni di probabilità derivate da quest’ultimo. Infine, verranno introdotti alcuni concetti fondamentali  processi stocastici e studiati nel contesto del principio di massima entropia. Il corso inoltre presentera’ esempi pratici di algoritmi rilevanti, markov chain monte carlo e nested sampling, per la soluzione di problemi di inferenza.