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.

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.

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.