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.

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.

Lucrarea Algoritmi de optimizare în mediul R. Teorie şi aplicaţii economice este structurată astfel, încât să constituie un bun suport pentru toţi cei interesaţi de abordările speciale ale tehnicilor de optimizare, în special din sfera economică.

Cartea se adresează cu precădere studenților facultății de Cibernetică, Statistică și Informatică Economică, care încep în anul II studiul microeconomiei, dar poate constitui un interesant material de lucru și pentru alți studenți ai Academiei de Studii Economice ce au în programa analitică studiul acestei discipline.