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內容簡介: |
在各行各业数字化转型的大背景下,大数据和人工智能渗透到了各个领域。为顺应时代发展,会计学专业教育也需要内容变革,在会计学专业开展大数据和人工智能知识教学非常必要。经过两年多的思考和努力,笔者编写了这本教材。
在会计学专业人才培养中,本教材想达到两个目的:
1.用信息技术专业思想去思考会计系统,培养学生的数据科学思维;
2.通过基础工具软件的学习和使用,培养学生掌握数据分析技能,应用人工智能和大数据的能力。
本教材内容属于交叉学科知识,不可避免地涉及内容过多,所以做了以下技术性处理:尽可能把“一般性阐述”和“过于专业的技术知识”区分开来。在学习过程中,建议以问题的理解为主,而不是掌握所有理论和概念。
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目錄:
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第一章大数据与智能会计概述/1
【本章知识结构】/1
第一节数据科学/1
第二节数字化/4
第三节大数据技术/9
第四节人工智能/14
第五节机器学习/16
第六节大数据与智能财务/23
【思考题与实践】/30
第二章知识表示与Python 基础/31
【本章知识结构】/31
第一节知识分类与Python 基本数据类型/31
第二节知识表示与Python 结构数据类型/37
第三节命题逻辑与Python 语句/46
第四节谓词逻辑与Python 程序/53
【思考题与实践】/63
第三章知识系统与面向对象编程/64
【本章知识结构】/64
第一节框架表示法/64
第二节Python 面向对象编程(一) /67
第三节框架表示的知识系统/69
第四节Python 面向对象编程(二) /73
第五节语义网络/80
第六节Python 面向对象编程(三) /82
【思考题与实践】/89
第四章智能系统开发基础/91
【本章知识结构】/91
第一节系统与系统方法/91
第二节结构化分析与设计/93
第三节系统的数据模型/95
第四节Python 文件系统管理/98
第五节函数式编程/101
第六节Python 模块与包/106
第七节Python 异常处理机制/109
第八节Python 上下文处理/113
【思考题与实践】/114
第五章数据分析基础/116
【本章知识结构】/116
第一节数据分析概述/116
第二节常用的Python 数据科学库/120
第三节Pandas 数据对象/122
第四节Pandas Excel 读写操作/128
第五节Pandas 描述性统计/130
第六节使用函数操作DataFrame/133
第七节Pandas 数据处理/135
【思考题与实践】/138
第六章基本会计信息系统模型/139
【本章知识结构】/139
第一节状态空间表示法/139
第二节企业经营周期与会计循环/142
第三节会计要素与会计科目类/147
第四节会计记录/154
第五节基本会计系统/157
【思考题与实践】/163
第七章会计系统智能化/164
【本章知识结构】/164
第一节逻辑推理概述/164
第二节推理的逻辑基础/168
目录3
第三节归结演绎推理/170
第四节产生式系统/174
第五节正向推理与逆向推理/177
第六节企业经营活动分析/182
第七节会计核算智能化/185
【思考题与实践】/192
第八章企业数字化与智能化/193
【本章知识结构】/193
第一节企业数字化转型/193
第二节企业数字化转型基础/196
第三节企业智能化与数字化实例/200
【思考题与实践】/206
参考文献/208
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