【课程主讲人】

吴武清｜中国人民大学商学院会计系 副教授

研究方向：智能财会、大数据风险管理、数字治理和公司治理、企业数字化转型、商业数据分析

【课程描述】

本课程将有机融合信息科技、数据科学和商业实践三大领域。目的是培养能熟练使用机器学习方法对大数据进行分析，并实现商业价值的复合型数据分析人才。本课程将讨论开设机器学习的历史逻辑。详细介绍机器学习理论；SVM、深度学习、强化学习、自然语言处理和网络分析等数据科学技术；并通过数据科技头部企业或者领先团队的项目实训训练学生掌握将商业问题转化为可分析问题、数据收集和处理、建模和模型优化、实证分析、研究报告撰写这一标准商业数据分析流程。

【课程记录人】

2021级MPAcc 秦黎军

机器学习属于跨学科交叉学科，涵盖概率论、统计学、运筹学、数据科学和计算数学等领域知识，以计算机和云计算作为工具，致力于模拟人类学习行为和思考方式，以提高学习效率、获取新知识和新技能为目的。春季学期的《机器学习的模型、算法与实训》这门课让我大开眼界。在这门课的学习中，我深刻体会到学院对MPACC智能会计方向班寄予厚望。学院希望我们具有扎实的会计专业基础和理论，同时能够运用AI理论及技术解决会计、财务、金融等领域中的复杂问题。

机器学习课程涉及诸多抽象的理论知识和深奥的专业技能，但吴武清老师根据本课程知识结构和特点，在授课过程中注重理论和实践相结合，通过组织同学们进行案例分析，来引发大家对于机器学习理论和知识进行深入思考。此外，吴老师还邀请行业专家给大家答疑解惑，更激发了同学们的学习热情，这也为大家在未来的实际工作中更好地运用理论和知识提供了指引。

吴老师的授课风格，幽默风趣，深入浅出。他用通俗易懂的语言，让我们在短短的一学期内了解了监督学习和无监督学习、决策树、支持向量机等专业内容。他还邀请了多位校外专家进行分享，其中李宗纯和赵桐两位校外专家对于机器学习在度小满和德勤实际业务中的运用，给同学们留下了深刻的印象。

为了增强大家活学活用的能力，吴老师还将班级分成多个小组，并安排大家结合机器学习在各行业的运用情况自行选取典型案例，课后完成实践环节任务，然后在课堂上进行展示和讨论。同学们选的案例内容丰富多样：有的分享了机器学习在股价预测方面的应用、有的利用专业知识搭建模型展示机器学习在人力资源领域的实践、有的分享了财务机器人的产品开发细节，甚至有的小组还探讨了机器学习在天气预测方面的应用前景……在课堂展示环节中，大家各抒己见、讨论热烈，在思想的碰撞中深刻体会到了这门课的独特魅力。

正是因为吴老师对机器学习这门课的精心准备和安排，大家才能在如此短的时间内建立起对这门新课程正确的认知，并初步掌握了付诸实践的方案和算法。不知不觉，机器学习这门课走向了尾声，同学们依然意犹未尽。

文/图：2021级MPAcc 秦黎军

责任编辑：MPAcc项目中心