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。機器學習使得事前稽核成為可能，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。本課程是少數聚焦於稽核實務作業的機器學習課程，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，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、支持向量機等)，輕鬆進行大數據資料分析，實現風險預測性稽核。

　　JCAATs為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核，上市以來口碑佳評如潮。其創新發展與適用於稽核人員的使用介面，讓稽核人員可以快速地進入到人工智慧工作的新環境，和新時代的工作環境快速接軌。

　　本課程為國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證之課程，教學方式以實際上機操作，搭配實務查核案例演練方式，與一般純談理論與概念的課程不同。參加課程可取得JCAATs AI 稽核教學版軟體(繁體中文版) 90天的使用權，充分練習後以最快速有效的方式，將課堂所學習技巧於查核工作中呈現績效，透過此課程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人工智慧新稽核專家，提前預警並避免各項風險。
 

課程大綱：

1. 機器學習(Machine Learning)於新稽核環境的應用實務案例探討
2. 當前運用AI應遵循的核心原則
3. JCAATs AI人工智慧新稽核軟體應用功能簡介
4. 監督式機器學習 VS 非監督式機器學習
5. 機器學習指令實習－學習(Train)、預測(Predict)、集群(Cluster)、離群(Outlier)等指令應用練習
6. 監督式機器學習演算法(決策樹、KNN、SVM、隨機森林、羅吉斯回歸)探討
7. 如何評估監督式機器學習模型好壞－機器學習模型評估基礎-混沌矩陣 (confusion matrix)應用實例
8. 實務案例上機演練一：以決策數 (Decision Tree)進行預測性稽核為例
9. 實務案例上機演練二：以K近鄰算法(KNN)進行預測性稽核為例
10. 實務案例上機演練三：缺失值或不對稱資料設定學習歷程提高機器學習模型訓練成效與實例演練
11. 機器學習常犯隱形錯誤與解決對策
12. AI智慧化稽核流程－機器學習讓事前稽核成為可能

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