Cartea „A Brief Introduction to Operations Research” oferă o bază cuprinzătoare pentru înţelegerea cercetărilor operaţionale şi o serie de aplicaţii propuse şi rezolvate.

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.

Lucrarea este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puțin analitice referitoare la știința microeconomică.

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.