Học máy được coi là một phần của Trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán học máy xây dựng mô hình dựa trên những dữ liệu mẫu, được gọi là dữ liệu huấn luyện, để đưa ra các dự đoán hoặc quyết định mà không cần phải lập trình chi tiết. Các thuật toán học máy được sử dụng trong những lĩnh vực ứng dụng mà ở đó việc sử dụng các thuật toán truyền thống để giải quyết các bài toán là rất khó khăn hoặc không khả thi. 

Trong cuốn sách này, bạn đọc sẽ được làm quen với các kiến thức cơ bản về lập trình Python, các khái niệm trong học máy và một số thuật toán học máy được sử dụng phổ biến, trong đó có mạng nơron nhân tạo, cùng với một số ứng dụng của các thuật toán này trong đánh giá nguy cơ xảy ra các thiên tai như cháy rừng và trượt lở đất. 

Nội dung của cuốn sách bao gồm 9 chương, được chia thành 2 quyển nhỏ. Quyển 1: Phần 1 - Lập trình Python cơ bản (chương 1, 2).