你有想過要讀資工所嗎?
每年有好多人,選擇去讀資訊工程(資工)碩士,為的就是在這個資訊爆炸的時代中有更好的競爭力。
但說真的,要報考資工研究所,真的不是件容易的事。從要了解報名的步驟、要考哪些科目,到看各個學校的排名,每一步都得花心思。
而且,你可能還會想:資工研究所好不好考啊?
所以我們就寫了這篇文章,要來幫你了解資工所的各種事情。
我們會分享你最需要知道的考科重點,另外,我們也會告訴你各大學資工所的排名,這樣你就可以更清楚哪個學校最適合你。
至於那個你可能很關心的問題:資工研究所好不好考?我們也會分享一些實際的考試經驗來回答你。
無論你是剛開始想報名資工所,還是已經開始準備考試,這篇文章都能提供你很大的幫助喔!
本篇就來大家看看,選擇就讀「資工所」前,應該知道的未來出路、薪水行情,以及全國各校的資工所排名。
最後再來看看六大考科,該如何準備。
資訊工程研究所的學習領域,包括軟體程式應用、程式語言撰寫、電腦網路、資訊系統、資料庫、人工智慧(AI)、影像多媒體等。
重視學生的硬、軟體實力,使學生能夠廣泛學習,完善運用機能,培養專精的資工人才。
以下舉交大資工所為例,它共分成 20 個研究領域,並分散到 5 個不同類型的研究主題中。
領域 | 說明 | 相關技術 |
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演算法與計算理論 | 探討計算問題的複雜度,問題來自計算科學的各個領域。 |
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程式語言、編譯器與軟體工程 | 主要為即時編譯器 (Just-in-time, JIT) 研究以及二元碼轉譯系統的設計。 |
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作業系統、分散式與即時系統 | 目前著重在非揮發性記憶體、雲端系統安全與可靠度、以及平行與點對點計算平台上。 |
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嵌入式系統、晶片系統與計算機結構 | 在各種限制條件下 (如:大小、效能、耗能、價格等參數) 之應用處理器系統、系統軟體整合、自動化電路設計、軟硬體開發環境工具、軟硬體協同設計等議題。 |
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電子設計自動化 | 舉凡電路設計流程中各個階段所可能遭遇到的問題,皆是電子設計自動化領域所要研究與探討的課題。 |
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領域 | 說明 | 相關技術 |
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電腦視覺、影像處理與人機互動 | 研究涵蓋了與影像相關的各個主題。 |
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多媒體資訊系統 | 如何有效率的處理並使用每天從各種裝置所產生的巨量多媒體資料。 |
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生醫訊號與影像 | 應用訊號處理技術來解決重要生醫問題。 |
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人機互動、虛擬與擴增實境與穿戴式技術 | 由電腦視覺 (包含影像處理與圖形識別技術) 和其他的感測技術,來賦與智慧環境對於使用者與其週遭環境狀態的知覺與理解,以作為使用者後續與環境互動之依據。 |
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圖學、動畫、遊戲與數位學習 | 提出一系列電腦圖學技術,以產生更自然、更具美感、更有效的電腦圖像與動畫。 |
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領域 | 說明 | 相關技術 |
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物聯網通訊 | 使所有的機器設備都具備聯網和通信能力,達到「一切聯網」的目標。 |
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無線網路 | 研究包含異質無線網路、4G 與下一代核心網路、無線語音與多媒體應用、移動式點對點通訊、車載通訊、機器對機器通訊等。 |
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多媒體通訊 | 發展多媒體訊號處理技術與有線與無線網路技術,目的在於讓日益重要的多媒體通訊應用可以提供讓使用者滿意的使用經驗。 |
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寬頻通訊 | 包含網路與節點架構設計、可提升服務品質保證之媒介存取控制技術、以及根基於波長與時間之頻寬分配。 |
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軟體定義網路 | 將網路雲端化,透過集中化路由器與交換器等設備的控制層,並由雲端以遠端控制的方式控管設備上的資料層 |
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領域 | 說明 | 相關技術 |
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生物資訊與計算生物 | 將資訊科技應用生物資料管理上 |
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生物醫學資料分析 | 分析涵蓋了生物學與醫學的小量與大量資料分析 |
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最佳化訊號、影像與幾何計算 | 以軟硬體AI計算為基礎的訊號,影像的即時定位,追蹤與重建。 |
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醫學影像分析 | 以人工智慧與影像醫學之「全方位疾病診斷與治療策略」為出發點 |
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高維度資料分析 | 結合統計與資訊工程發展新的資料處理方法 |
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領域 | 說明 | 相關技術 |
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人工智慧、機器學習、智慧型計算 | 演化計算領域中之研究,目前以演算法之行為、切面式的理論模型、以及演算方式在其他各領域的應用為主。 |
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智慧環境 | 透過智慧設備來建構一個人與環境的互動機制,以增加生活便利性及改善生活品質。 |
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雲端計算 | 雲端計算亦將成為實現物聯網與巨量資料服務所不可或缺的技術,值得我們進行深入的研究。 |
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巨量資料與資料探勘 | 巨量資料整理多起始於與應用相關,以領域知識為根據先清理資料。在應用領域,我們也探討巨量資料的理論部分。 |
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資訊與網路安全 | 增進對於各類安全威脅的認識,並發展對應的攻擊與防護技術,進而維繫數位世界中的秩序。 |
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自然語言處理 | 主要的研究方向是人類語言技術、資訊檢索與擷取、網路探勘、和人工智慧。 |
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以下畢業出路,以清大資工所畢業出路的數據為例,提供各位參考。
資工所畢業校友,畢業後第一份工作大多會以軟體服務業為主。
其次為半導體製造業、IC 設計、電腦製造業、網路業等。
最後則為其他類型產業。
清大資工所畢業後服務的公司,主要以科技業為主,包含了台積電、聯發科、聯詠等公司。
另外還有宏達電、國際航電、群輝科技等公司
職位部分,大多數人會選擇軟體設計師,其次則為韌體工程師、演算法開發工程師等等。
※以下皆以碩士學歷為基準
資工所出路 | 畢業起薪 中位數 | 平均月薪 | 工作內容 |
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軟體專案主管 | 75,000 | 87,000 | 負責組織與系統軟體相關專案,協調部門運作 |
數位IC設計工程師 | 73,000 | 97,000 | 設計IC晶片,定期做改良 |
演算法開發工程師 | 50,000 | 58,000 | 演算法相關設計、改善、測試 |
電腦系統分析師 | 48,000 | 60,000 | 軟體開發、維護系統安全性與穩定性 |
軟體設計工程師 | 45,000 | 58,000 | 軟體類設計、分析與維護,並進行軟測試和修改 |
通訊軟體工程師 | 45,000 | 57,000 | 軟體、應用程式開發、維護,與客制化服務 |
韌體設計工程師 | 44,000 | 59,000 | 產品韌體進行設計、測試、維護等 |
Internet程式設計師 | 40,000 | 51,000 | 網路程式設計、架設網站、網站維護等 |
參考 112 年各校簡章、榜單公布資料,最熱門資工所(報名人數最多)的是「清華大學」;而最難考(錄取率最低)的是「中山大學」。
排名 | 學校 | 科系 | 報名人數 | 招生名額 | 錄取率 |
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第 1 名 | 清華大學 | 資訊工程系碩士班 | 2,084 | 67 | 3.2% |
第 2 名 | 台灣科技大學 | 資訊工程系碩士班 | 1,617 | 71 | 4.3% |
第 3 名 | 中央大學 | 資工聯招 | 1,595 | 43 | 2.7% |
第 4 名 | 台灣大學 | 資訊聯招 | 1,513 | 60 | 3.9% |
第 5 名 | 陽明交通大學 | 資訊聯招 | 1,505 | 128 | 8.5% |
第 6 名 | 中山大學 | 資訊工程學系 甲組 | 1,395 | 36 | 2.58% |
排名 | 學校 | 科系 | 報名人數 | 招生名額 | 錄取率 |
---|---|---|---|---|---|
第 1 名 | 中山大學 | 資訊工程學系甲組 | 1,395 | 36 | 2.5% |
第 2 名 | 成功大學 | 資訊聯招 | 1,166 | 31 | 2.6% |
第 3 名 | 中央大學 | 資訊聯招 | 1,595 | 43 | 2.7% |
第 4 名 | 政治大學 | 資訊科學系 資訊科學與工程組 | 632 | 18 | 2.8% |
第 5 名 | 清華大學 | 資訊工程系碩士班 | 2,084 | 67 | 3.2% |
第 6 名 | 中興大學 | 資訊科學與工程學系 甲組 | 690 | 27 | 3.9% |
資工研究所的入學考試科目,比其它科系來得多(一般科系落在2-4科之間)。
若要報考國內頂尖大學相關系所,勢必要準備 6 個考試科目。
包括:線性代數、離散數學、資料結構、演算法、計算機組織、作業系統。
各校考試科目主要分成 3 張考卷。
另外,我們可以查看以下各大學的考試科目。
不難發現台大資工所、交大資工所、清大資工所,這幾間資工名列前茅的學校,都有相關科目。
代表考生想要報考資工相關系所,就是得花較多的時間準備六科,以把握考試分數。
學校組別 | 考試科目 |
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台大資訊工程學系 |
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台大資料科學碩士學位 |
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台大醫學工程學研究所 丙組(電機、電子、資訊) |
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清大資訊工程學系碩士班 |
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交大資訊科學與工程研究所 甲組 (資訊聯招) |
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交大網路工程研究所 (資訊聯招) |
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交大生物資訊及系統生物研究所 乙組 |
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成大資訊工程學系 甲組、乙組 |
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政大資訊科學系 智慧計算組 |
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台科大資訊工程系 |
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延伸閱讀:
資工所的六大考科,其實彼此之間都有相關。
準備的重點除了聖經本,還有重點章節一定要熟讀,最後就是考古題的練習。
每間學校建議都要做個 3 ~ 5 年,並照著老師建議的方向,準備的過程也會更事半功倍!
周易老師 建議:
很多同學對線性代數懷有恐懼感,那是因為不了解定理的前因後果。
再加上觀念不清楚所導致,更有甚者,將線性代數當成文科來唸,死背很多公式,連定理證明與各種題型解答方式都背,沒有屬於自己的觀念。
到後來就變成為為了考試而唸線性代數,在課程剛結束,線代就崩潰了....(查看更多&試聽課程)
張凡老師 建議:
「計算計組織與結構」是資工所與電機所,「計算機組」或「積體電路設計組」的基本考科。
其考題類型基本上差異不大,多是集中於管線計算機與階層式記憶體的設計。
其次,近年來由於多核心處理器的發展,使得多處理系統相關的題目有逐年增加的趨勢。
另外,開放式資源在軟、硬體上的風行,使得免費的指令集 RISC V 格外受到矚目。
其相關的試題也首度於106年出現,後續發展非常值得注意....(查看更多&試聽課程)
劉逸老師 建議:
就因為計概所包含的範圍極廣,必須更早就開始準備才行。
對於非本科系的同學來說,建議可多多上網,平常就要開始接觸一些電腦的熱門話題。
例如,軟體,硬體架構,網路結構,網路技術,電子商務發展,入門程式語言等,故需對上述各項有概括性的了解。
但考報紙,期刊,了解現在資訊業的現況發展與其技術題深度平均皆不深。
故準備方向應向「廣而淺」,只需要知道記住有關觀念即可。
如果還有多餘時間的話,再去深入了解其中因由....(查看更多&試聽課程)
林緯老師 建議:
在計算題上,強化計算的速度與正確性,是最基本的要求。
但對於常見的是非題,同學也要有簡要說明正確性、舉反例說明其不成立的能力。
至於證明題,除非只考中央資工所,否則一定要會證明題的作答。
而準備證明題的方式,建議同學先理解老師寫解答時的邏輯,覺得合理後,同學要能如老師的論證與書寫模式。
不要太瀟灑、不要任意發明符號、也不要臨場自行發明新證法。
對於常見的經典考題,其實很不容易有其他證法,還是背起來比較妥當。
例如證明自然數的所有子集,所成集合為不可數集
(這題台大電機所、中央資工所與中正資工所都考過)....(查看更多&試聽課程)
考試期間心理壓力一定很大,一定要找個事情紓壓,像我假日時可能就不會整天讀書,如果讀不下去,會找朋友一起去健身房運動,或是找朋友去吃好料,然後跟他們聊聊天,還有因為我女友也是資工系,他也要考研,所以我們可以一起聊一些補習遇到的事或是互相解決問題。
我認為聊天和運動都是蠻好的舒壓,如果真的讀不下不要硬讀,那個效率真的超差,不如好好休息,隔天再花比現在認真2倍的專注力去念書,反而效果更好。 考研就是比誰有毅力,若能堅持到最後,一定會有所回報,當看到榜上有名,回頭看這半年或一年,一定會覺得這一切都是值得的。
我的動力來源是我對於每科的興趣,以及對於頂大的憧憬,還有女友的支持。我認為能夠從科目中找到樂趣,才有辦法堅持下去。 在公館學堂開張後,我常常將課程預約在那邊,課餘時間進台大逛逛、享受公館美食,讓我有種想奮發向上的動力。
在我壓力大的時候,我女友會鼓勵我,陪我出去吃喝玩樂,給我動力繼續加油。朋友們一起奮鬥也是我的動力之一,平常朋友、系上同學都會和我一起讀書,雖然他們都不是考資工,但一起努力的感覺真的很棒。
2023交叉查榜結果也相當突出,頂尖國立學校佔榜率達70%以上!
金榜師資的專業教學,耀眼榜單有目共睹,搶進國立頂尖研究所,就選大碩研究所!
資訊工程研究所的學習領域,包括軟體程式應用、程式語言撰寫、電腦網路、資訊系統、資料庫、人工智慧(AI)、影像多媒體等。
職位部分,大多數人會選擇軟體設計師,其次則為韌體工程師、演算法開發工程師等等。
若要報考國內頂尖大學相關系所,勢必要準備 6 個考試科目。
包括:線性代數、離散數學、資料結構、演算法、計算機組織、作業系統。
延伸閱讀:
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