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A rede Bayesian é uma combinação de modelo probabilístico e modelo gráfico. É amplamente aplicada na aprendizagem de máquinas, mineração de dados, diagnóstico, etc., porque tem uma sólida inferência baseada em evidências que é familiar à intuição humana. Entretanto, a rede Bayesiana pode causar confusões porque existem muitos conceitos, fórmulas e diagramas complicados relacionados a ela. Tais conceitos devem ser organizados e apresentados de uma forma tão clara que a sua compreensão seja fácil. Este é o objetivo deste relatório. O relatório inclui 5 seções principais que cobrem os princípios da rede Bayesiana. A seção 1 é uma introdução à rede Bayesiana, dando alguns conceitos básicos. Os conceitos avançados são mencionados na seção 2. O mecanismo de inferência da rede Bayesiana é descrito na seção 3. O aprendizado de parâmetros que nos diz como atualizar parâmetros da rede Bayesiana é descrito na seção 4. A secção 5 centra-se na aprendizagem da estrutura que menciona como construir uma rede Bayesiana. Em geral, três temas principais da rede Bayesiana são inferência, aprendizagem de parâmetros e aprendizagem de estrutura que são mencionados nas sucessivas secções 3, 4, e 5. A secção 6 é a conclusão.