Das Buch gibt eine Einf#65533;hrung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexit#65533;tstheoretische Aspekte betont. Zun#65533;chst wird die Frage gekl#65533;rt, was #65533;berhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschlie#65533;end wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien f#65533;r diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Dar#65533;ber hinaus werden auch Verfahren f#65533;r konkrete Aufgaben vorgestellt. Au#65533;erdem werden Methoden pr#65533;sentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und St#65533;rungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. #65533;bungen erm#65533;glichen die #65533;berpr#65533;fung des richtigen Verst#65533;ndnisses beim Lesen des Buches.