這是一部從基礎理論、核心原理、前沿演算法等多個維度系統、全面講解Auto ML、Auto DL、Auto NAS和元學習的著作。

作者是資深的人工智慧專家，大型金融集團科技公司深度學習平臺和Auto ML平臺負責人。

本書得到了IEEE Fellow/ACM傑出科學家/香港科技大學教授楊強教授、騰訊AI Lab副主任俞棟、美國佛羅裡達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清Auto ML的脈絡，快速上手機器學習，又能讓有經驗的讀者全面掌握Auto ML的知識體系，工作變得更高效。

全書共14章，邏輯上分為四部分：
第一部分（第1~2章）人工智慧基礎
對人工智慧、自動化人工智慧的重要概念、發展歷程及現狀、適用場景、主要的工具和技術等做了全面的介紹，並引出了人工智慧技術未來的發展方向——Auto ML，這部分是閱讀本書的基礎。

第二部分（第3~6章）Auto ML
主要講解機器學習和自動化機器學習，核心是Auto ML，包含自動化特徵工程、自動化模型選擇和自動化超參優化3個方面的內容。

第三部分（第7~13章）Auto DL
主要講解深度學習和自動化深度學習，重點講解了Auto DL的原理、基於強化學習的Auto DL、基於進化演算法的Auto DL、Atuo DL的高階知識、自動化模型壓縮與加速，以及各種核心演算法和前沿演算法。

第四部分（第14章）元學習
元學習是人工智慧的理想目標，這部分對元學習的概念、流程和各種主流的學習方法都進行了詳盡的介紹。