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.

Dintre subiectele analizate în acest de-al doilea volum, menţionăm: politicile macroeconomice de stabilizare, eficiența comparată a acestora, precum şi stabilitatea statică şi dinamică a sistemului macroeconomic; clasificarea teoretică a țintelor şi instrumentelor de politică monetară; relaţia între rata inflaţiei, taxa inflaţiei şi seignorage, limitele finanţării monetare a deficitelor, problemele privind costurile şi beneficiile inflaţiei; acumularea capitalului firmei; sursa de finanţare a investiţiilor; modelul lui Stegum, în care firma se bazează exclusiv pe împrumuturi de capital extern.

În dorința de a-și investi și de a-și proteja veniturile, atât marile corporații multinaționale, cât și micii investitori individuali, doresc să reducă la minim riscul care însoțește activitatea pe piețele financiare. Autorii îi prezintă, într-un mod sistematizat, didactic, cronologic, pe cercetătorii cei mai importanți în domeniul piețelor financiare – străini și români – și contribuțiile acestora, cu aplicațiile respective în practică, dintre care unele sunt folosite și astăzi.

Cartea este o sinteză a principalelor direcţii de cercetare în domeniul teoriei deciziei pe plan internaţional, reprezentând, în aceeaşi măsură, o contribuţie originală. Autorii ilustrează, într-o manieră creativă, pedagogică, modelele probabilistice, criteriile, axiomele, formulele etc., necesare în fundamentarea deciziilor, bazându-se pe analize, exemple şi contraexemple, interpretări geometrice şi grafice foarte bine realizate.

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.