Buku ini disusun sebagai panduan komprehensif dalam memahami dasar, metode, dan penerapan kecerdasan komputasional. Dimulai dari Bab 1, pembaca diajak menelusuri sejarah kecerdasan komputasional, mengenal akar perkembangannya, serta kontribusinya terhadap kemajuan ilmu komputer dan kecerdasan buatan.

Pada Bab 2 hingga Bab 6, buku membahas secara mendalam konsep search-based optimization, mulai dari teori dasar, algoritma local search, metode simulated annealing, hingga particle swarm optimization (PSO). Bagian ini juga menyoroti berbagai pendekatan optimasi yang banyak digunakan dalam penyelesaian masalah kompleks di dunia nyata.

Memasuki Bab 7 hingga Bab 12, fokus bergeser pada learning systems. Pembaca diperkenalkan pada algoritma populer dalam pembelajaran mesin, seperti k-Nearest Neighbors (k-NN), multilayer perceptron (MLP), deep learning, serta Naive Bayes. Tidak hanya itu, buku juga membahas evaluasi model supervised learning agar pembaca mampu menilai performa algoritma secara objektif dan tepat.

Selanjutnya, pada Bab 13 hingga Bab 14, buku menutup pembahasan dengan teknik unsupervised learning, yaitu k-means dan hierarchical clustering,