本书共分为两个部分。在第一部分，首先介绍了AI基本技术，这将为读者提供AI技术的数学背景。接着介绍了无监督学习，包括层次聚类、分区聚类、关联规则挖掘和降维。然后介绍了监督学习，包括决策树、K-近邻算法和支持向量机。此外，还介绍了线性回归、梯度下降算法和逻辑回归。随后介绍了强化学习，包括基于模型的方法和无模型的方法。最后介绍了深度学习，包括深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。在第二部分，应用无线通信和网络技术结合AI技术对6G无线通信和网络系统进行了设计和优化。针对物理层、数据链路层和网络层，都筛选并介绍了对应的关键算法。此外，还介绍了AI技术在无线通信和网络系统中的应用。