チュートリアルでは、Hugin GUIでの主な機能すべてについて、包括的なユーザーガイドを行います。ベイジアンネットワークとインフルエンス・ダイアグラムを用いたHugin知識ベースを構築できるようになります。さらに主な機能を使うための学習ができます。

ベイジアンネットワークを構築する
このチュートリアルでは、Hugin GUIで小規模なベイジアンネットワークを実装する方法を示します。

インフルエンスダイアグラムの構築する
このチュートリアルでは、Hugin GUIで小規模なインフルエンスダイアグラムを実装する方法を示します。葉が落ちてしまったりんごの木になんらかの処置を行うべきかどうか決定するリンゴ農園のアップル・ジャックを支援します。

学習機能を使う
現在のところHugin GUIでは、適応学習とEM学習の2種類のパラメトリック学習をサポートしています。パラメトリック学習は、知識ベースの構造を構築して、条件付き確率表を完成させたいときに行います。方法は2つの事例をご覧ください。

OOBN（オブジェクト指向ベイジアンネットワークを構築する）
このチュートリアルでは、Hugin GUIでオブジェクト指向のベイジアンネットワークを実装する方法を示します。

テーブル・ジェネレータを使う
このチュートリアルでは、離散確率ノード(chance node)の表の作成を簡単にするために、テーブル・ジェネレーター機能がどうのように使用されるかを示します。

ケース・ジェネレータ
現存の知識ベースから事例のデータベースを作る方法を示します。