TensorFlow와 sklearn을 사용해 금융이나 경제 맥락에 인공지능을 접목하는 방법론을 설명한다. 먼저 경제학이 추구하는 지향점과 머신러닝의 특징과 장점을 비교해 같은 점과 다른 점을 분석한 다음 양 측면에서 어떻게 활용할 수 있는지를 방대한 참고문헌과 함께 설명한다. 기초적인 회귀에서 출발해 결정 트리와 랜덤 포레스트를 살펴보고 이미지 처리와 자연어 처리가 금융 맥락에서 어떻게 활발하게 활용되고 있는지 설명한다. 특히 자연어 처리 부분이 금융 맥락과 접목되는 지점은 다양한 실습과 예제를 통해 손쉽게 이해하도록 돕는다.

금융 데이터의 특징인 시계열 데이터는 RNN과 LSTM를 활용해 설명한다. 또한 생성적 모델을 적용하는 방법과 이론적 모델 부분도 다룬다. 각 장은 모두 예제와 코드를 지원하며 이를 통해 각 상황을 스스로 학습하고 판단할 기초를 제공한다. 책에서 제공하는 방대한 참고문헌은 금융 맥락에서 인공지능을 접목하려던 수많은 학자의 발자취를 살펴볼 귀중한 자료다.