Buku ini menyajikan materi pokok mengenai metode-metode dasar yang dipergunakan untuk melatih dan membangun mesin-mesin cerdas melalui seperangkat asumsi dan teknik matematis tertentu.Materi yang tercakup dalam buku Teknik Pembelajaran Mesin Cerdas ini, mampu memberikan pemahaman secara memadai mengenai metode-metode pembelajaran yang dianut mesin-mesin cerdas, baik dari segi penalaran logika maupun dari segi praktis. Bentuk penyajian juga dibuat sesederhana mungkin dan mudah dipahami, disertai contoh-contoh program sehingga memperkaya materi yang disajikan, juga memudahkan pembaca dapat menangkap esensi metode pembelajaran mesin cerdas secara utuh. Adapun secara garis besar, buku ini mencakup materi sebagai berikut :Pembelajaran Terawasi, Teori Keputusan Bayesian, Metode Parametrik dan Tidak Parametrik, Metode Multivariat, Reduksi Dimensional, Pengelompokan, Metode Tidak Parametrik, Pembedaan Linear, Perceptron Layer Banyak, Model Lokal, dan Model Markov.