一、罗格斯大学开设新SETM项目

罗格斯大学推出了一个新的学位项目——会计与分析硕士。这是一个尖端的STEM项目，旨在满足对熟练掌握人工智能技术的会计专业人员日益增长的需求。

该项目针对不追求注册会计师资格证书的会计和商业本科生，旨在为学生提供运用人工智能工具进行会计的技能，提高数据驱动决策、效率和财务报告能力。

该项目由会计与信息系统系主导。新的课程将在校园或在线进行，结合应用课程与职业指导，为毕业生在各行业的新兴角色中取得成功做好准备。由世界知名教授授课，该学位将帮助学生建立在不断变化的技术和商业领域中蓬勃发展的人工智能技术和专业技能。

对人工智能/机器学习(ML)几乎没有或完全不了解的学习者将学习监督学习和非监督学习的主要算法，以及各种数据源。我们将使用人工智能开源Python/TensorFlow包来设计、测试和实施各种金融中的人工智能算法。

罗格斯大学会计与分析硕士课程

完成学位至少需要 30 个学分。必须完成 STEM 指定课程的总计 15 个学分才能满足 STEM 学位要求。

人工智能基础专业或资格要求

会计和非会计本科生必须完成15个学分。选择此选项的非会计专业学生将没有资格参加 CPA。

1.信息风险管理--3学分

帮助学生认识涉及先进技术的审计流程的未来，了解组织中存在的各种风险以及企业风险管理系统的工作原理，掌握一些广泛使用的审计自动化/分析工具

2.审计分析--3学分

使学生能够：获得管理概述分析技术，了解信息系统在组织和行业中的使用方式，了解大数据分析审计的不断发展的场景，感知分析方法、信息处理和电信技术的逐步融合，并将审计分析与企业持续监控和业务流程支持联系起来。

3.会计与审计中的人工智能简介--3学分

课程涵盖 AI 基础知识和机器学习，重点关注财务预测、风险评估、欺诈检测和行为分析等应用。学生还将获得 AI 工具、Python 和 R 等编程语言以及 AI 分析中常用的会计数据库的实践经验

4.文本挖掘--3学分

本课程教授将文本数据纳入研究项目的方法，使研究人员能够提出和回答更广泛的问题。

5.机器学习--3学分

重点介绍机器学习的理论基础，并涵盖监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多变量方法、降维、聚类、非参数方法、决策树、线性判别、神经网络和深度学习、核机、图形模型、贝叶斯估计、组合多个学习器以及机器学习实验的设计和分析。