Lời nói đầu
Phần 2. HỌC MÁY CƠ BẢN
Chương 3. TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ HỌC MÁY
3.1. Trí tuệ nhân tạo 
3.2. Học máy
3.3. Phân loại các thuật toán học máy
3.4. Các thuật toán được trình bày
Chương 4. HỒI QUY TUYẾN TÍNH
4.1. Hồi quy tuyến tính
4.2. Thuật toán Gradient Descent
4.3. Ví dụ về xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính
Chương 5. HỒI QUY LOGISTIC
5.1. Hồi quy logistic
5.2. Ví dụ thứ nhất về xây dựng mô hình hồi quy logistic
5.3. Ví dụ thứ hai về xây dựng mô hình hồi quy logistic
Chương 6. MẠNG NƠRON NHÂN TẠO
6.1. Mạng nơron nhân tạo 
6.2. Xây dựng mô hình mạng nơron sử dụng thư viện Keras
6.3. Một ví dụ về xây dựng mô hình mạng nơron
Chương 7. CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ RỪNG NGẪU NHIÊN
7.1. Cây quyết định
7.2. Phương pháp xây dựng cây quyết định
7.3. Thuật toán ID 3
7.4. Các thuật toán học cây quyết định khác
7.5. Học tập thể, bagging và rừng ngẫu nhiên 
Phần 3. MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA CÁC KỸ THUẬT HỌC MÁY TRONG ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ XẢY RA THIÊN TAI
Chương 8. CÁC MÔ HÌNH HỌC MÁY DỰ BÁO NGUY CƠ CHÁY RỪNG CHO TỈNH GIA LAI
8.1. Bài toán dự báo nguy cơ cháy rừng
8.2. Xây dựng các mô hình học máy dự báo nguy cơ cháy rừng
8.3. Kết quả và thảo luận
8.4. Thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ cháy rừng
8.5. Mã chương trình Python
Chương 9. CÁC MÔ HÌNH HỌC MÁY DỰ BÁO NGUY CƠ TRƯỢT LỞ ĐẤT CHO HUYỆN THAN UYÊN, TỈNH LAI CHÂU
9.1. Bài toán dự báo nguy cơ trượt lở đất
9.2. Xây dựng các mô hình học máy dự báo nguy cơ trượt lở đất
9.3. Kết quả và thảo luận
9.4. Thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ trượt lở đất 
9.5. Mã chương trình Python
TÀI LIỆU THAM KHẢO