Lucrarea este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puţin analitice referitoare la ştiinţa micro- şi macroeconomică, din perspectiva aplicării calculului neuronal.

Cartea este structurată în trei părți: prima parte reia aspecte teoretice de bază, partea a doua cuprinde aplicațiile micro și macroeconomice propriu-zise și prezintă rezolvări ale temelor din prima parte, iar în partea a treia se găsesc rezolvări interesante propuse de către studenți.

Această carte a fost concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să-și aprofundeze cunoștintele teoretice și practice referitoare la știința macroeconomică.

Aplicațiile rezolvate au fost concepute în scopul de a explica mecanismele macroeconomice și, totodată, pentru înțelegerea în profunzime a noțiunilor și a fenomenelor la nivelul comportamentului componentelor macroeconomice.

Lucrarea abordează o varietate de procese din domeniul managementului proiectelor şi prezintă numeroase instrumente şi tehnici aplicabile în managementul de proiect, mai ales din perspectiva analizei afacerilor.

Prin inteligenţă artificială (AI-Artificial Intelicence) se înțelege orice tehnică care permite calculatoarelor să imite comportamentul uman, inclusiv învăţarea maşinii, procesarea limbajului natural (NLP), sinteza limbajului, „viziunea” computerului (programarea computerului pentru a„vedea”), robotica, analiza senzorilor, optimizarea şi simularea.
În acest context, Machine Learning (ML – învăţarea automată) constituie un subset de tehnici de AI care permite sistemelor informatice să „înveţe” din experienţa anterioară (adică din observaţiile de date), având ca efect îmbunătăţirea operaţiunilor pentru o anumită sarcină. Tehnicile ML includ Support Vector Machines (SVM), arbori de decizie, învăţare Bayes, k-means clustering, reguli de asociere, regresie, reţele neuronale şi multe altele.