Boken "Physics of Data Science and Machine Learning" knytter sammen grunnleggende konsepter fra fysikk med data science, maskinlæring og kunstig intelligens, med spesielt fokus på fysikere som ønsker å integrere disse teknikkene i sitt arbeid. Den er skrevet med fysikere i tankene, og forener kvante- og statistisk mekanikk med moderne metoder innen datagraving, data science og maskinlæring. Boken presenterer også måter å integrere disse teknikkene i eksperimentdesign, og utforsker nevrale nettverk og maskinlæring, samtidig som den bygger på sentrale prinsipper fra statistisk og kvantemekanikk. "Physics of Data Science and Machine Learning" fungerer som et selvstudieverktøy for fysikere som ønsker å lære hvordan de kan anvende data science og maskinlæring i sin forskning. Den vil også være interessant for datavitere og anvendte matematikere, samt studenter på høyere nivå som søker å forstå de grunnleggende konseptene og fundamentene innen data science, maskinlæring og kunstig intelligens. Selv om boken er spesielt rettet mot fysikere, er innholdet relevant for et bredere publikum.
