در این کتاب، ابتدا مفاهیم اولیه یادگیری ماشین به سادگی و با زبانی دلنشین توضیح داده شده و سپس به سمت مباحث پیشرفته تر هدایت می شویم. برخی از موضوعات مهمی که در این کتاب پوشش داده می شوند، عبارتند از:
ابتدا با معرفی زبان برنامه نویسی پایتون و مفاهیم پایه ای آن آغاز می شود. کتابخانه های متنوع مربوطه مختصراً مرور شده و برخی توابع اصلی و لازم آن ها معرفی می شود. سپس، به مباحث پردازش زبان های طبیعی می پردازد. در ادامه مفاهیم اولیه و انواع مدل های یادگیری ماشین معرفی شده، مدل های پایه شامل دسته بندی، رگرسیون، خوشه بندی و یادگیری عمیق در فصول جداگانه بررسی می شود. سپس مدل های جدیدتر و متنوعی در حوزه یادگیری ماشین بررسی می شود که عبارتند از:
مدل های مولد، مدل هایی هستند که توانایی تولید داده های مصنوعی و شبیه به داده های واقعی را دارند. این مدل ها در حوزه های مختلفی از جمله تصویر سازی و پردازش زبان های طبیعی کاربرد دارند.
یادگیری انتقالی، فرآیندی است که اطلاعات یاد گرفته شده از یک مسأله را می توانیم در حل مسائل دیگر استفاده کنیم و باعث بهبود عملکرد در مسائل مشابه می شود.

یادگیری فعال یک روش هوش مصنوعی است که هدف آن کاهش نیاز به حجم بزرگی از داده های برچسب دار است، مدل با استفاده از اطلاعات به دست آمده از داده ها، نمونه های مهم و ارزشمندی را از بین داده ها انتخاب و به صورت تعاملی از کاربر در مورد آن ها پرس و جو کرده، دوباره در فرآیند یادگیری از آن ها استفاده می کند.
یادگیری فدرال یک رویکرد در یادگیری ماشین است که اطلاعات یاد گرفته شده از چندین دستگاه را ترکیب کرده و مدل قوی تری ایجاد می کند. این روش باعث افزایش حریم خصوصی داده ها و بهره برداری از داده های گسترده تر می شود.
در هوش مصنوعی قابل توضیح، هدف استفاده از مدل هایی است که به طور خودکار قابل تفسیر و توضیح داده می شوند. این مفهوم مخصوصاً در حوزه هایی که امنیت و تصمیم گیری های حیاتی مطرح هستند، بسیار اهمیت دارد.
از جمله دلایل انتخاب این کتاب برای ترجمه می توان به موارد زیر اشاره کرد:

این کتاب با برخورداری از محتوای جامع و به روز در زمینه های مختلف یادگیری ماشین، می تواند علاقه مندان و متخصصان این حوزه ها علاوه بر ایجاد درکی عمیق از مفاهیم پایه آن ها را با جدیدترین مطالب مربوطه نیز آشنا کند.
استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون در این کتاب از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی آسان و پرکاربرد، محبوبیت زیادی در جامعه برنامه نویسان به خصوص متخصصین هوش مصنوعی دارد و امکانات بسیاری برای پیاده سازی الگوریتم ها و مسائل یادگیری ماشین در اختیار کاربران قرار می دهد.
این کتاب با ارائه مثال ها و تمرینات عملی، با زبانی ساده و قابل فهم، خوانندگان را در فرآیند یادگیری گام به گام همراهی می کند و به آن ها امکان می دهد تا مفاهیم پیچیده تر را به طور بهتری درک کنند.