在各行各業(yè)數字化轉型的大背景下，大數據和人工智能滲透到了各個領域。為順應時代發(fā)展，會計學專業(yè)教育也需要內容變革，在會計學專業(yè)開展大數據和人工智能知識教學非常必要。經過兩年多的思考和努力，筆者編寫了這本教材。
在會計學專業(yè)人才培養(yǎng)中，本教材想達到兩個目的：
1.用信息技術專業(yè)思想去思考會計系統(tǒng)，培養(yǎng)學生的數據科學思維；
2.通過基礎工具軟件的學習和使用，培養(yǎng)學生掌握數據分析技能，應用人工智能和大數據的能力。
本教材內容屬于交叉學科知識，不可避免地涉及內容過多，所以做了以下技術性處理：盡可能把一般性闡述和過于專業(yè)的技術知識區(qū)分開來。在學習過程中，建議以問題的理解為主，而不是掌握所有理論和概念。
第一章大數據與智能會計概述／1
【本章知識結構】／1
第一節(jié)數據科學／1
第二節(jié)數字化／4
第三節(jié)大數據技術／9
第四節(jié)人工智能／14
第五節(jié)機器學習／16
第六節(jié)大數據與智能財務／23
【思考題與實踐】／30
第二章知識表示與Python 基礎／31
【本章知識結構】／31
第一節(jié)知識分類與Python 基本數據類型／31
第二節(jié)知識表示與Python 結構數據類型／37
第三節(jié)命題邏輯與Python 語句／46
第四節(jié)謂詞邏輯與Python 程序／53
【思考題與實踐】／63
第三章知識系統(tǒng)與面向對象編程／64
【本章知識結構】／64
第一節(jié)框架表示法／64
第二節(jié)Python 面向對象編程（一） ／67
第三節(jié)框架表示的知識系統(tǒng)／69
第四節(jié)Python 面向對象編程（二） ／73
第五節(jié)語義網絡／80
第六節(jié)Python 面向對象編程（三） ／82
【思考題與實踐】／89
第四章智能系統(tǒng)開發(fā)基礎／91
【本章知識結構】／91
第一節(jié)系統(tǒng)與系統(tǒng)方法／91
第二節(jié)結構化分析與設計／93
第三節(jié)系統(tǒng)的數據模型／95
第四節(jié)Python 文件系統(tǒng)管理／98
第五節(jié)函數式編程／101
第六節(jié)Python 模塊與包／106
第七節(jié)Python 異常處理機制／109
第八節(jié)Python 上下文處理／113
【思考題與實踐】／114
第五章數據分析基礎／116
【本章知識結構】／116
第一節(jié)數據分析概述／116
第二節(jié)常用的Python 數據科學庫／120
第三節(jié)Pandas 數據對象／122
第四節(jié)Pandas Excel 讀寫操作／128
第五節(jié)Pandas 描述性統(tǒng)計／130
第六節(jié)使用函數操作DataFrame／133
第七節(jié)Pandas 數據處理／135
【思考題與實踐】／138
第六章基本會計信息系統(tǒng)模型／139
【本章知識結構】／139
第一節(jié)狀態(tài)空間表示法／139
第二節(jié)企業(yè)經營周期與會計循環(huán)／142
第三節(jié)會計要素與會計科目類／147
第四節(jié)會計記錄／154
第五節(jié)基本會計系統(tǒng)／157
【思考題與實踐】／163
第七章會計系統(tǒng)智能化／164
【本章知識結構】／164
第一節(jié)邏輯推理概述／164
第二節(jié)推理的邏輯基礎／168
目錄3
第三節(jié)歸結演繹推理／170
第四節(jié)產生式系統(tǒng)／174
第五節(jié)正向推理與逆向推理／177
第六節(jié)企業(yè)經營活動分析／182
第七節(jié)會計核算智能化／185
【思考題與實踐】／192
第八章企業(yè)數字化與智能化／193
【本章知識結構】／193
第一節(jié)企業(yè)數字化轉型／193
第二節(jié)企業(yè)數字化轉型基礎／196
第三節(jié)企業(yè)智能化與數字化實例／200
【思考題與實踐】／206
參考文獻／208
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