分享我今年修課的一些心得。
心得包含:
高級會計學 - 葉淑玲
所得税理論 - 曾光文
租稅法 - 曾光文
商事法 - 武傑凱
會計資訊系統 - 張修瑋
機器學習在會計議題上之應用 - 張修瑋
賽局理論與應用 - 邱敬淵
迴歸分析 - 劉曦敏
計量經濟學(一）- 楊宗翰
財務管理 - 蕭榮烈
國際財務管理 - 蕭榮烈
📍高級會計學 - 葉淑玲
必/選：必（會計系）
週一 3 - 4 (實習) 週三 2 - 4 (正課）
學分：6(全)
教科書：高等會計學新論 10版 林蕙貞
修課年度：114
評分標準：小考 40% ，期中30%，期末30%，點名加分
甜度：7.5/10
涼度：4/10
分數：99/99
高會整年的內容都是較複雜的會計議題，包括企業合併、合併財務報表、集團內交易、交叉持股、外幣會計與財務報表換算等。整體計算量大、觀念也較抽象，需要具備扎實的財務會計與中級會計基礎。老實說，這是一門需要投入不少時間讀書、理解觀念並反覆練習題目的課程。如果已經確定未來想進事務所或準備 CPA，絕對值得投入；若沒有相關規劃，真的有點不值得。
淑玲老師備課非常認真，每一章前半部都會詳細講解相關會計準則及背後的邏輯，幫助學生理解為什麼要這樣處理。老師主要使用出版社提供的 PPT，並搭配自己整理的補充教材與板書重點。由於計算步驟繁瑣、數字多，上課時如果一不留神，很容易就會跟不上老師的進度。
實習課方面，每學期大約會有一、兩次改上正課內容，其餘大多安排小考（另外每學期老師還會請全班吃一次摩斯漢堡😊）。一學期約有六次小考，最後採計成績最高的四次。小考題目主要來自課本，數字會稍作修改。
期中、期末考題型大致為 10 題選擇題搭配 5～7 題計算題，總分約 120 分左右。計算題除了課本習題外，也會加入老師自行設計、難度稍高的題目，但整體難度屬中等，只要課本例題與習題都有確實練習，通常都能取得不錯的成績。此外，老師也會不定期點名加分，只要穩定出席，成績都能再往上提升一些。
雖然高會確實是一門相當花時間的課，但也讓我真正學會許多中會時一知半解的觀念，對於各種會計處理的理解更加融會貫通。淑玲老師教學認真、待人親切，也是真心希望每位大四學生都能順利畢業。只要認真上課、回家有寫課本習題，順利通過這門課並不是難事。
📍所得税理論與制度 - 曾光文
必/選：必
週三 10 - 11
學分：4(全)
教科書：稅務法規 - 理論與應用 18版 楊葉承，宋秀玲，楊智宇 + 老師講義
修課年度：114
評分標準：期中50%，期末50% +老師適度調分
甜度：7/10
涼度：7/10
分數：95/96
授課老師為北大財政系”傳奇“之一的曾光文老師，雖然拖到最後一年才修，但還是沒有辦法躲掉。這堂課有指定教科書，但是老師還還是會給一大堆講義。說實在的整年下來上的內容真的不是太多，上學期期中考所得稅的理論，期末考個人所得種類跟免稅；下學期期中考個人所得扣除額跟所得計算，期末考房地合一跟個人基本所得額。基本上沒有上到任何營利事業所得稅。
成績評量方式基本上就是期中期末各一半，沒有作業也沒有報告。雖然老師沒有說不過我覺得他都會開根號乘上10。之後老師還會看平時出席再調一點分。如果不來上課考試前又不準備，一定會被當掉。
考試題目大多都是選擇題，選項常常都會有六七個，有時候還複選，最後一個選項一定都是以上皆非。說實在的題目滿刁鑽而且題目中常常會有陷阱，常常明明複習的時候都沒問題可是考試的時候不知道該選哪個答案。坐我旁邊的那個同學常說，這堂課比起好好念書，還不如去行天宮拜拜求高分比較快。這可能就是為什麼進修部財政系通常只有一半的同學能夠準時畢業。老師在考試的時候還會不斷地解釋題目，雖然可能出自好意，但一直會打斷學生寫考卷的思緒。
老師講課常常會把一些簡單的觀念講的很複雜，讓同學越聽越疑惑，然後有些真的很重要的東西反而就輕輕的帶過。只能說要去自己整理上課內容，把觀念和課本例題都弄清楚，不能太倚賴老師上課講解來學習。一年下來真的學到的所得稅範圍有限（如果要上營利事業所得直接去上稅務會計比較快），以後高考稅法還是很多東西要自己唸會去補習班才行。如果這堂課不是系上必修，我大概就會跳過。
📍租稅法 - 曾光文
必/選：必
週三 10 - 11
學分：4(全)
教科書：(1)稅法學原論 北野弘久 (2)稅務法規 - 理論與應用 18版 楊葉承，宋秀玲，楊智宇
修課年度：114
評分標準：期中50%，期末50% + 老師適度調分
甜度：6/10
涼度：7/10
分數：85/92
如果同學選這樣課是要來學台灣的稅法，那我只能跟你說抱歉了。曾光文老師的租稅法有四分之三的時間都在講租稅法理論，用的是北野弘久所撰寫的稅法學原論。整體來說，這門課比較不像一般印象中的稅法課，不是一直在背法條或計算稅額，而是從憲法、人權、租稅公平、租稅法律主義、量能課稅等角度去思考「稅法為什麼要這樣設計」。因此比起實務，更偏向租稅法哲學與立法理念。最後四分之一老師講了我國的遺產和贈與稅，其免稅額、扣除額、和計算。
上學的講義都是複印簡體字版的稅法學原論，品質不是很好，不太清楚，原文是日文，翻譯成對岸的字句，有些字句不太好抓意思。下學期的講義才是清楚列印的繁體版。
前面三次大考都是只有十題選擇題，題目選項通常有六七個個，最後一個選項常常是以上皆非。選項的字很長，通常是講義字改寫出來的，有些字會跟課文不同，是不是同義，就很難判斷是不是同一個概念。最後一次大考因為是考遺產贈與稅，選項字數比較少，但有加上四題要寫過程的計算題。分數後續處理跟所得稅差不多，有來上課有好好讀書就會過。
老師上課很多時候都是照著講義念，再加上一些補充說明，因此真正重要的還是考前自己重新整理架構，把觀念釐清。與其說是一堂稅法課，我覺得比較像是一堂稅法玄學理論，跟以後高考的稅法幾乎沒有關係也沒有幫助。如果不是系上必修，我不會把這堂課放在選課清單。
📍商事法 - 武傑凱
必/選：必
週六 2 - 4
學分：3(半)
教科書：老師自撰商事法授課講義
修課年度：114(上)
評分標準：期中50%, 期末50%, 出席加分
甜度：9/10
涼度：8/10
分數：99
整個學期下來，上課進度僅包括商事法總則和股份有限公司一半內容。老師本身是執業律師，而且很有幽默感，上課氣氛相當輕鬆。除了課本內容之外，也會分享不少自己執業時遇到的案例和經驗，讓課程不會只有法條而已。另外，每週幾乎都不會三堂課全部上滿。
這堂課沒有作業，期中、期末考都是 25 題複選題，每題四個選項選兩個。老師說會以全班最高分作為基準進行調分，且一直強調每學期大概還是都會有兩位以上的同學被當，不過不知實際結果如何。考題整體難度適中，幾乎都是老師上課講過的內容，不會刻意刁難。不過因為是四選二的複選題，因此還是要把講義讀熟，才能拿到高分。還有，整個學期老師共點名六次給出席的同學加分。
整體而言，老師不會刁難學生、課堂氣氛輕鬆，考試也算有跡可循的課，不過看到自己成績有點驚訝因為比我預期的高，應該是老師太仁慈了。
📍會計資訊系統 - 張修瑋
必/選：必（會計系，EMI）
週二 2 - 4
學分：3(半)
教科書：老師自製講義
修課年度：114(下）
評分標準：期中25% ，課堂參與10%，期末黑客松報告35%，作業30%
甜度：8/10
涼度：6/10
分數：97
張修瑋老師是今年會計系新聘的老師，上學期他第一次開會計資訊系統，不過下學期他決定打掉重練。基本上整個學期就是用vibe coding結合Python來做深入的機器學習數據分析。課程先從Google AI Studio和Python的基礎開始—>EDA + 視覺化 —>線性迴歸 —> LR＋RF + XGBoost —> SMOTE + Confusion Matrix —> Time Series。每一堂課老師都準備了豐富的內容，但是已經忘記之前統計的同學，可能會聽得有點吃力。老師用大致上用前兩節講解講義，第三節課用他準備好的ipynb模組來做一些vibe coding的實作，讓同學能把課堂上學到的概念馬上應用到實際資料上。此外，老師也都會從 Kaggle 挑選合適的資料集作為練習素材，讓課程更貼近真實應用情境。老師還會分享最新的AI趨勢和工具，鼓勵同學持續探索新技術。
老師這學期點了5次名，集中在3月和4月。原本老師想要每週都給作業(跟上課實操模組相似），後來很像有同學申訴而作罷。期中考前有四個作業，期中考後有兩個，每個作業大約要花一個半小時。期中考基本上就是結合前面四個作業的精髓，在教室上機用Google AI Studio ＋ vibe coding對一個指定的數據集做EDA + 迴歸的分析、解讀、和模型預測。整體來說，期中考並不刁鑽，只要有認真完成前面的作業，並熟悉老師上課示範的流程，不太需要擔心考試難度。
這堂課的精髓在期末的黑客松分組報告。每一組都要選一個主題（財會、審計、或管會）和一個資料集。目標是要建立一個完整的機器學習流程並將結果跟對應的會計準則連結。要教的東西有包含全部步驟的完整的程式碼（ipynb檔）+ 口頭報告簡報 ＋ 書面報告 + 團隊貢獻紀錄。最後一堂課老師請了兩個其他學校會計系的教授一起來評比每一組的分析流程、結果、與口頭報告（可用中文或英文）的呈現。前三名和三組佳作還會拿到不錯的獎金（老師有教學計劃補助）。
雖然乍看之下這堂課涉及不少統計概念，課業也不算輕鬆，但核心理念其實是教導學生如何正確且有效地運用 AI。老師一直強調，真正的思考仍然來自人，程式撰寫、資料處理與視覺化則交由 AI 協助完成。面對中大型資料集時，我們學習的重點不是死記程式碼，而是如何建立一套完整的分析流程，包含資料前處理、探索性分析、模型建立與比較，以及最後產出一個可重複使用、具有預測能力的模型。
修瑋老師真的非常用心，花了許多心力設計這門機器學習與數據分析課程，讓我們學會如何將 AI 實際應用在會計資訊領域，而不是只停留在工具操作。課程結合統計與數學理論、會計專業知識，以及正確的資料分析流程與思維，讓同學了解如何善用 AI 解決實務問題。對我這個原本很害怕寫程式的人來說，這堂課無疑替我開啟了一扇新的大門。老師也教會我們如何以正確且專業的方式使用 GenAI 工具，而不是盲目依賴它。這些收穫不僅改變了我對程式與 AI 的看法，也對我未來在會計與審計領域的職涯發展帶來了非常深遠的啟發。
📍機器學習在會計議題之應用 - 張修瑋
必/選：選（會計系）
週四 2 - 4
學分：3(半)
教科書：老師自製講義
修課年度：114(下）
評分標準：課堂參與20%, 作業25%, 期中個案分析報告25%, 個人期末報告30%
甜度：7/10
涼度：5/10
分數：90
跟會計資訊系統一樣是張修瑋老師開的課。前半部課程架構跟會計資訊系統類似，不過因為是學碩合班的課，後半有學到些較進階的應用。雖然老師原本規劃要介紹一些更進階的機器學習模型，但因為時間有限，加上希望留更多時間讓同學了解並準備期末報告，而沒有涵蓋。
老師總共點了五次名，四次在期中考前，一次在期中考後。期中專案為分析一家信用合作社三筆資料進行信貸違約風險的線性回歸分析與模型建立，最後面需要撰寫一份完整的500 - 800字分析報告（研究目的，資料描述，主要發現，模型結果，商業建議）。我們有很充裕的一週時間來完成。老師採用的是「能力導向」評分，而不是看程式有沒有跑完。由於大家都能透過 GenAI 完成大部分程式，因此真正的差異在於是否能理解模型結果、驗證 AI 的輸出，並將統計分析轉化為有意義的商業洞察。我自己是被共線性的特徵誤導，整個分析報告和分數都差強人意。
期末的專案報告就更為進階。老師甚至用後面三個禮拜的課來講解這個報告的流程和所需要用到的工具。目的為針對一個已公開的大型企業(Enron)內部(郵件資料集（1.36GB)，開發一套以用代理式軟體開發平台(Google Antigravity)寫出的鑑識分析GUI工具，協助稽核人員在人工複核前，先行找出潛在的舞弊跡象。全案採雙軌設計：一個程式（split_emails_gui.py）負責從母體郵件中，透過蓄水池抽樣抽出可送 LLM 深度評分的樣本，並完成去識別化與清洗；另一支程式（email_forensic_tool.py）則在全母體上以傳統 NLP 方法（BoW、TF-IDF、LDA、情感分析、網絡分析）計算可重現的風險指標，對應 COSO 內控框架的四類控制失效。兩支程式共同依賴兩個先行建置的共用模組：enron_orgchart.py 提供職級 ，forensic_validation.py 則驗證每個舞弊指標的實際鑑別力（AUROC、precision、recall），確保任何被標記為「可疑」的結果都有量化根據。老師期末專案也給我們充分的時間完成，繳交期限為第十七週週末。
整體來說，這是一堂內容非常扎實、也很有挑戰性的課。從基礎的 EDA、迴歸分析，到後半學期的代理式 AI、LLM、NLP 與鑑識分析，能感受到老師在課程設計上投入了大量心力。這不是堂簡單的選修課，但如果想真正學會Agentic Coding，並把 AI 應用在會計、稽核與資料分析上，我非常推薦選修。
📍賽局理論與應用 - 邱敬淵
必/選：選（進修經濟系）
週一 10 - 11
學分：2(半)
教科書：老師講義
參考用書：老師自製講義
修課年度：114(下)
評分標準：上課參與100%
甜度：10/10
涼度：10/10
分數：100
這堂課原本是日間部的通識課，「看影集學賽局」，後來老師稍微調整內容，改成進修部經濟系的選修課。整學期看了很多經典喜劇的片段，像是《摩登家庭》、《宅男行不行》、《六人行》和《追愛總動員》等。老師會從劇中的情境切入，帶著大家分析角色的決策，並延伸到賽局理論的各種概念，因此上課完全不會覺得枯燥。
這堂課沒有作業，也沒有期中、期末考。成績就來自回答老師提問、參與課堂討論，以及分組活動。分組活動加分都蠻大方的，只要有參與，分數不難拿。雖然課堂氣氛相當輕鬆，但還是能學到不少內容，包括 Nash 均衡、各種類型的靜態賽局、混合策略、動態賽局、資訊不對稱等重要概念。敬淵老師有自己獨特的幽默感，也是個寶可夢大師（驚）。整學期最常聽到的一句話就是：「分數過了就不用再來上課了。」
很謝謝老師設計了這門兼具趣味與內容的課程，沒有沉重的負擔，卻能學到不少經濟學和賽局理論的觀念。如果想修一門輕鬆、有趣，又有些收穫的選修課，這堂真的很值得推薦，選下去就對了！(又甜又涼）
📍迴歸分析 - 劉曦敏
必/選：選（進修經濟系）
週二 10 - 12
學分：3(半)
教科書：Introductory Econometrics A Modern Approach 6e by Jeffrey M. Woodridge
修課年度：114(上)
評分標準：期中50%, 期末50% (老師會調分）
甜度：7/10
涼度：4/10
分數：92
基本上這就是一堂扎扎實實的統計數學課。劉曦敏老師在日間部已經教了很多年的迴歸分析與計量經濟學，對重要觀念的講解非常清楚，也很有條理，不過上課節奏偏快，一不小心就會跟不上。原本我以為和計量經濟學（一）一起修，能互相搭配、降低一些學習難度，畢竟我的數學底子沒有特別好；沒想到老師這門課教得比計量經濟學還要深入，最後反而是計量經濟學幫助我理解這堂課的內容。
老師先從統計學的基本觀念開始複習，再進入簡單線性迴歸，之後到複迴歸。整堂課非常重視觀念的理解與數學推導，也因此有相當高的挑戰性。老師一開始就跟大家說會調整分數，要同學不用太擔心，不過我期中、期末考寫完時還是挫折感滿滿。老師都是英文出題，而且題目很有深度，只有背公式是絕對不行的。
不過也正因為修了這堂課，我才真正把以前學過的統計概念和之後計量經濟學需要用到的分析方法串聯起來，收穫還是不少。最後還是要提醒一次：這是一堂需要做數學推導與證明的課，如果不喜歡數學或沒有心理準備，選這堂課前要三思。
📍計量經濟學(一）- 楊宗翰
必/選：選 (財政系）
週二 5 - 7
學分：3(半)
教科書：Introductory Econometrics A Modern Approach 7e by Jeffrey M. Woodridge
修課年度：114(上)
評分標準：課堂討論與作業30%, 期中考20%, 期末考+數據分析練習50%
甜度：8/10
涼度：6/10
分數：98
這是財政系開的計量經濟學，分成上下兩學期。原本我計畫把兩堂都修完，結果後來因為要修會計資訊系統，只好放棄（二）。說真的，楊宗翰老師真的很會教學。我大一的經濟學就是他上的，學習效果非常好，這堂計量經濟學也延續了一貫的教學品質。
考量到大部分同學對統計學已經忘得差不多了，老師先從期望值、變異數、標準差、信賴區間和假設檢定開始複習，再進入簡單線性迴歸與 OLS。期中考後則進入複迴歸、相關假設檢定，以及一致性、不偏性、異質變異數處理和代理變數等議題。
每次大考前老師都會出一份回家作業，內容大多是分析與解釋真實資料的迴歸結果。期中、期末考其實都不算太難，只要把老師的講義讀熟，再認真完成回家作業，要拿到不錯的成績並不是太大的問題。期末還有一份簡短的分析報告，需要利用 Excel 的迴歸分析工具跑老師提供的資料，並針對模型結果進行解釋與假設檢定。
雖然計量經濟學本身可以學得非常艱深，但老師更希望我們先建立正確的觀念，學會閱讀與分析既有模型，並熟悉如何運用統計軟體完成實證分析，而不是一開始就陷入複雜的數學推導（雖然老師上課還是花了不少時間帶大家理解每個推導過程）。整體來說，這是一堂循序漸進、難易適中，又能啟發學生對數量研究理解與興趣的課程。
📍財務管理 - 蕭榮烈
必/選：選
週四 10 - 12
學分：3(半)
教科書：財務管理 第九版 Brealey、Myers、Marcus著 楊學蘭 編譯
修課年度：114(上)
評分標準：期中期末各50%
甜度：9/10
涼度：8/10
分數：99
來上這堂課的原因是因為需要系選修的學分。在這堂課之前已經上過了貨銀、中會、投資學(經濟系）、和成管會，幾乎課程所有內容都是複習。蕭榮烈老師教學資歷豐富，也很喜歡跟學生互動。不過有時候老師會在某一個主題花過多的時間，導致整個學期下來進度上跟課程大綱有顯著差異。
老師在期中期末考前會給去年的考題，然後考試大概有60 - 70%的題目都一樣。20選擇題一題5分，兩題計算一題10分，總分120分，學期不調分。把去年考題答案都背下來，就一定可以過。再多用功一點就能拿高分。
老師人很好，學經歷都豐富，也願意分享很多知識。不過上課步調有點慢，考試偏簡單，除非自己努力用功去寫課本習題，能學到的東西有限。但若是想平衡學分負擔，這堂課確實相對友善。
📍國際財務管理 - 蕭榮烈
必/選：選
週五 10 - 12
學分：3(半)
教科書：國際財務管理概論 六版 黃志典 著
修課年度：114(下)
評分標準：期中期末各50%
甜度：9/10
涼度：8/10
分數：99
因為我是進修部的，我在日間部最多只能有50%的學分，我選這堂課我才能夠修機器學習在會計議題上之應用。加上上學期修過老師的財管，知道這堂課不會帶來額外的負荷。
之前上過總經、貨銀、國經和財管，超過3/4的內容都是之前學過的，老師選的教科書的也不算很艱深。這學期剛好星期五放了兩次假，所以進度上就跳過了費雪效應跟外匯期貨與選擇權我覺得滿重要的主題，有點可惜。如以上的財務管理，老師會給去年的考題，考試一樣滿分120而且題目跟去年考題的相似度很高，拿分容易。
原本選這堂課的目的就是要來平衡學分，雖然分數很高，沒有學到很多新的知識。老師很照顧學生就是了。
