臺大會計系Machine Learning Camp紀實

會計學系暨研究所

撰文者／會計學研究所碩一  陳思瑄

國立臺灣大學會計學系於2023年3月11日（六）、3月12日（日）兩天，舉辦第一屆ML(Machine Learning,機器學習)營，參與同學主要為修習「中級會計學」課程的會計系大二同學，合計約110位同學參與。本次課程的目的是希望透過基礎Python及Machine Learning的介紹，激發同學們對Machine Learning的興趣，如此一來同學們未來能透過修習相關課程，持續探索感興趣的主題。

營隊開始，首先由會計系主任劉順仁教授致詞，主任提到當年在CMU(Carnegie Mellon University)求學時，即看到自駕車的測試，這讓主任認為AI將會是未來的趨勢。到了現今，隨著各行各業進行數位轉型，AI及Machine Learning確實已成為主流，所以希望同學們能對這些新興科技多加了解，讓它們成為協助我們的工具，而非畏懼它們。

主任致詞完畢後，第一天課程由數據組碩一的陳思瑄同學擔任主講人，一開始向同學們介紹ML的背景與歷史、現今可以應用在哪些領域，以及如何與會計學結合。接著，為了讓同學們能夠順利學習第二天較進階的ML課程，所以第一天後續的時間主要介紹Python，內容包含常使用的觀念：Variables、Conditionals、Iterations、List、Function等等，每個概念講解完畢後會請同學們立即操作，透過這種大量實作的方式，讓初學的同學能夠快速瞭解如何使用程式幫助我們解決問題。

第二天的課程，由數據組碩二的劉孟頡同學擔任主講人，上午介紹資料處理常使用的工具Pandas，透過資料處理的實際演練，讓同學們熟悉其功能；下午則是介紹ML的兩大主軸，監督式學習（Supervised Learning）與非監督式學習（Unsupervised Learning），介紹的內容分別有Linear regression、Logistic regression、Decision tree，以及K-means、Principal Component Analysis(PCA)等重要概念，同樣透過實際的程式操作，讓同學們對ML有更深入的理解，也能感受到ML的強大功能。最後，這兩天課程結束前都進行了即席測驗，大部分的同學都能於時間內正確完成，這表示這兩天的課程確實對同學們有所幫助，同學們也能確實吸收所學。

最後，感謝系上對於本課程投入大量資源，甚至聘請了十位助教協助課程進行，讓同學們在實作過程中如果有任何疑問都能迅速獲得答案，大幅提升教學成效。在教材方面，要特別感謝順仁主任、彥卿老師、昇峯老師提供眾多的撰寫建議與方向，使教材的編寫邏輯與豐富程度皆獲得同學們的肯定；另外，在籌備方面，也要感謝佩琪助教和均竹助教提供相當多的協助；最後，則要感謝這兩天辛苦的助教群盡力為同學們解惑。有了上述如此多的幫助，才讓這兩天的課程能夠順利進行，未來，我們也會針對同學們的回饋持續調整課程內容，使未來的ML營更符合同學們的需求。