Das Buch gibt eine Einfuhrung in das Gebiet des Algorithmischen Lernens, d. h. in den Bereich des Maschinellen Lernens, der methodische und komplexitatstheoretische Aspekte betont. Zunachst wird die Frage geklart, was uberhaupt Lernen bedeutet und wann man davon reden kann, eine Maschine habe gelernt. Anschliessend wird einerseits untersucht, welche Objekte in diesem Sinne lernbar sind, andererseits werden auch die Grenzen aufgezeigt. Es werden strukturelle Resultate und algorithmische Entwurfsprinzipien fur diese Verfahren dargestellt. Dabei geht es darum, zu bestimmen, wieviel Information zum Lernen notwendig bzw. ausreichend ist. Daruber hinaus werden auch Verfahren fur konkrete Aufgaben vorgestellt. Ausserdem werden Methoden prasentiert, um unzureichende Lernverfahren zu verbessern und Stoerungen in der zum Lernen benutzten Information herauszufiltern. UEbungen ermoeglichen die UEberprufung des richtigen Verstandnisses beim Lesen des Buches.