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b'As redes Bayesianas se referem a uma categoria de modelos probabil\xedsticos que representam um conjunto de vari\xe1veis e suas depend\xeancias condicionais por um grafo ac\xedclico direcionado. Estas redes usam o Teorema de Bayes para calcular a probabilidade de determinados eventos, tendo alguma informa\xe7\xe3o dispon\xedvel. Com esta prerrogativa, partem de conhecimento incompleto sobre um determinado fen\xf4meno e, assim, permitem m\xe1quinas fazerem infer\xeancias, previs\xf5es e tomada de decis\xe3o. Existem v\xe1rios modelos de tentativas de axiomatizar extens\xf5es da l\xf3gica para casos de informa\xe7\xe3o incompleta.No desenvolvimento deste livro, a programa\xe7\xe3o Python foi adotada como ferramenta na modelagem das exemplifica\xe7\xf5es. Juntamente a este apoio computacional, \xe9 apresentada uma introdu\xe7\xe3o aos pr\xe9-requisitos te\xf3ricos que formulam a base dos processos probabil\xedsticos discretizados. Entre estes est\xe3o: as distribui\xe7\xf5es de probabilidade, postas na Fun\xe7\xe3o Massa de Probabilidade PMF e seus par\xe2metros; a Teoria dos Conjuntos; a Probabilidade axiom\xe1tica Cl\xe1ssica e Emp\xedrica; e a Probabilidade Condicional, definida na Regra da Multiplica\xe7\xe3o e na Lei da Probabilidade Total, em que se insere a Probabilidade Bayesiana com o Teorema de Bayes. Esta lista de t\xf3picos, em que est\xe3o expostos os princ\xedpios matem\xe1ticos, comp\xf5e o tema Redes Bayesianas.'