第１部　押さえておきたい基本の「機械学習」（多くのデータを指定した数のグループに分けてくれる「ｋ平均法」
たくさんの項目からなるデータを人間に分かりやすい形で表示してくれる「主成分分析」　ほか）
第２部　これだけ知っていれば大丈夫「ディープ・ラーニング」（心臓部「ニューラル・ネットワーク」を知る、動かす
画像認識や物体検出が得意な「畳み込みニューラル・ネットワーク」　ほか）
第３部　コンピュータが自分で試行錯誤して少しずつ賢くなる「強化学習」（人間ｖｓ．人工知能
人工知能ｖｓ．人工知能）
第４部　データ解析と最適化手法（アンケート分析でよく使われる「ポジ・ネガ解析、単純集計、クロス集計」
スライド・パズルとルート・パズル「網羅的探索」　ほか）