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.

Lucrarea se încadrează în tematica analizei şi modelării cantitative a comportamentului agenţilor economici. Pe parcursul celor 12 capitole, sunt tratate probleme legate de: comportamentul optimal al consumatorilor şi al producătorilor, competiţiile de monopol şi oligopol, precum şi funcţionarea economiilor cu efecte externe sau bunuri publice. Aspectele teoretice sunt explicate pe larg în cadrul exemplelor şi aplicaţiilor, fiecare capitol conţinând probleme rezolvate şi probleme propuse spre rezolvare.

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.