In questo articolo consideriamo i modelli di Programmazione Logica Probabilistica (PLP) suscettibili di inferenza elevata, chiamati PLP ad alto livello, e presentiamo algoritmi per eseguire l'apprendimento di parametri e strutture di questi modelli dai dati. Discutiamo l'apprendimento dei parametri con EM e LBFGS e l'apprendimento delle strutture con LIFTCOVER, un algoritmo simile a SLIPCOVER