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機器學習與AI人工智慧於稽核應用實例演練(附試用教育版軟體+教學演練資料

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教學
教學教育,通常有廣義和狹義兩種概念。廣義的教育泛指一切傳播和學習人類文明成果,即各種知識、技能和社會生活經驗,以促進個體社會化和社會個性化的社會實踐活動,產生於人類社會初始階段;狹義的教育專指學校教育,即制度化教育。廣義的教育則包含社會待人處事的方方面面,例如家教、禮儀等文明與社會的教育。

在學校教育中,教師直接向學生教授一系列課程,包括閱讀、寫作、數學、科學、歷史等。與之相對地,職業教育中只教授單一的職業技能。除此之外,人們還可以從其他渠道獲得非正式的教育,如博物館、圖書館、網際網路,以及生活中的經驗。其他一些新的教育方式也逐漸出現。

迄今,受教育權已被認為是一項基本人權,1952年發表的《歐洲人權公約》和聯合國1966年發表的《經濟、社會及文化權利國際公約》均承認此項權利。
  維基百科

圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:機器學習與AI人工智慧於稽核應用實例演練(附試用教育版軟體+教學演練資料

◎透過機器學習,事前審計成為可能,了解AI技術如何運用稽核領域。


ChatGPT引發了對AI人工智慧的熱烈討論。未來十年,AI將驅動產業發展,幾乎所有現代產業都將與AI緊密相關。機器學習使得事前審計成為可能,但撰寫或調整人工智慧演算法對大多數人而言仍很困難,因此需要簡單易用的工具來輔助。

本教材以實務案例演練為主,深入淺出,讓學員了解如何在稽核領域有效運用機器學習等AI技術。經由國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證,由專業稽核實務顧問群精心編寫,提供完整實例演練資料,並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版。學員可透過簡單的指令,應用內建的機器學習演算法(如決策樹、K近鄰算法、邏輯斯回歸、隨機森林、支持向量機),輕鬆進行大數據資料分析,實現風險預測性稽核。

學員將學會評估機器學習訓練模型的有效性,並掌握多元評估指標的正確使用方法。同時,學習如何處理資料缺失或不對稱的情況,以實現稽核目標。歡迎會計師、內部稽核、各階管理者共同參與學習,成為AI人工智慧新稽核的專家,提前預警並避免各項風險。

作者簡介:

黃秀鳳 Sherry
現 任
傑克商業自動化股份有限公司 總經理
ICAEA國際電腦稽核教育協會 台灣分會 會長
台灣研發經理管理人協會 秘書長
專業認證
國際ERP電腦稽核師(CEAP)
國際鑑識會計稽核師(CFAP)
國際內部稽核師(CIA) 全國第三名
中華民國內部稽核師
國際內控自評師(CCSA)
ISO 14064:2018溫室氣體盤查標準主導稽核員
ISO 14067:2018碳足跡標準主導稽核員
ISO27001資訊安全主導稽核員
ICAEA國際電腦稽核教育協會認證講師
ACL Certified Trainer
ACL稽核分析師(ACDA)
學 歷
大同大學事業經營研究所碩士
主要經歷
超過500家企業電腦稽核或資訊專案導入經驗
中華民國內部稽核協會常務理事/專業發展委員會 主任委員
傑克公司 副總經理/專案經理
耐斯集團子公司 會計處長
光寶集團子公司 稽核副理
安侯建業會計師事務所 高等審計員

各界推薦
名人推薦:ChatGPT引發了對AI人工智慧的熱烈討論。未來十年,AI將驅動產業發展,幾乎所有現代產業都將與AI緊密相關。機器學習使得事前審計成為可能,但撰寫或調整人工智慧演算法對大多數人而言仍很困難,因此需要簡單易用的工具來輔助。

本書提供一個機器學習實務演練的案例,透過簡單的指令,應用內建的機器學習演算法(如決策樹、K近鄰算法、邏輯斯回歸、隨機森林、支持向量機),輕鬆進行大數據資料分析,實現風險預測性稽核。透過Python語言開發的新一代稽核軟體「JCAATs」來進行實務演練,讓讀者可以實務上機操作而非只是理論的觀摩...
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作者序
ChatGPT引發了大家對AI人工智慧的熱烈討論。AI將在未來十年帶動產業發展,幾乎所有現代產業都將與人工智慧密切相關。JACKSOFT於2020年成立AI稽核教育學院,旨在透過有效的學習方式,採用優良的稽核工具和正確的方法,並循序漸進地引導他們從傳統事後稽核發展至利用AI人工智慧進行機器學習(Machine Learning)、自然語言處理(NLP)等數位轉型資料分析,實現事前風險預測與預防,成為AI人工智慧新時代的稽核專家。

稽核人員通常不是資訊人員,因此很難有時間和能力學習許多新的資訊科技工具。基於這一點,國際電腦稽核教育協會(ICAEA)強調:...
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目錄
機器學習與AI人工智慧於稽核應用實例演練(附試用教育版軟體+教學演練資料)
1.機器學習
機器學習(Machine Learning)是人工智慧(AI)的一個重要領域,其主要目標是讓電腦系統能夠透過過去的經驗和資料,自主學習並改進自身,以從中發現模式並做出預測或決策,而無需明確編寫特定規則。機器學習的核心概念:
1. 資料:機器學習需要大量資料作為訓練材料,這些資料可以是結構化的例如表格數據,也可以是非結構化的例如圖像、音頻和文字等。
2.模型:模型是機器學習的核心算法,它根據訓練資料所學到的數學表示。這些模型能根據輸入資...
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