Das Buch gibt eine Einführung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens,
d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und
komplexitätstheoretische Aspekte betont. Zunächst wird die Frage
geklärt, was überhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann,
eine Maschine habe gelernt. Anschließend wird einerseits untersucht,
welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch
die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und
algorithmische Entwurfsprinzipien für diese Verfahren dargestellt. Dabei
geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig
bzw. ausreichend ist. Darüber hinaus werden auch Verfahren für konkrete
Aufgaben vorgestellt. Außerdem werden Methoden präsentiert, um
unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Störungen in der zum
Lernen benutzten Information herauszufiltern. Übungen ermöglichen die
Überprüfung des richtigen Verständnisses beim Lesen des Buches.