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資工所好考嗎?深度解析:資工研究所考科、各校排名、錄取率與未來出路

2023-11-29 97232 文章分享
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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。

你是否正在準備考取研究所呢?

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資工所諮詢

課程內容

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。

資訊科學
領域 說明 相關技術
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。
  • 隨機演算法
  • 計算理論
  • 圖論
  • 計算幾何
  • 空間限制演算法
  • 資料庫理論
  • 計算數論
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。
  • 編譯器
  • 編譯最佳化
  • 虛擬機器
  • 二元碼轉譯技術程式語言語意研究
  • 程式驗證
  • 物件導向方法論
  • 軟體發展環境
  • 通用型圖形處理器之編譯與優化
  • 腳本語言
  • 虛擬機器
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。
  • 作業系統設計
  • 通訊中介軟體
  • 分散演算法
  • 網路遊戲平臺
  • 網路環境模擬
  • 服務導向計算
  • 記憶體與儲存系統
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。
  • 嵌入式處理器
  • 系統晶片多核心
  • 低功率系統
  • Java 處理器與編譯器
  • 數位訊號處理設計及編譯
  • 繪圖處理器
  • 網路系統晶片
  • 嵌入式多媒體系統
  • 嵌入式低功率系統
  • 嵌入式儲存系統
  • 自動化電路設計
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。
  • 電子設計自動化演算法
  • 人工智慧於VLSI設計與設計自動化之應用
  • 智慧車輛
  • 智慧電網
  • 物聯網及系統單晶片之電腦輔助設計
  • 多核心平台之平行計算應用
  • 可靠可信式系統設計
多媒體工程
領域 說明 相關技術
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。
  • 攝影機校正技術
  • 3D 空間模式和物體重建
  • 機器人移動定位
  • 自動導航車輛 (含環境學習)
  • 自動追蹤目標
  • 影像強化和復原
  • 音訊/影像及視訊壓縮
  • 多媒體偽裝和數位浮水印
  • 紋理分析和影像分割
  • 移動式背景建構
  • 連續演說之處理與辨識
  • 遙測與震測的資料分析
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。
  • 多媒體數位內容分析
  • 新聞、影音與多媒體內容之搜尋與檢索
  • 視訊與音訊處理及編碼
  • 立體視訊
  • 多媒體通訊
  • 視訊串流之處理與壓縮
  • 數位電視
  • 互動化多媒體數位內容產生與編輯
  • 多媒體系統晶片
  • 多媒體家用平台
  • UPnP 系統設計
生醫訊號與影像 應用訊號處理技術來解決重要生醫問題。
  • 生醫資訊
  • 醫學影像
  • 生物影像
  • 生醫訊號分析
  • 生醫科學與感測
  • 生物晶片設計
  • 生醫臨床應用
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。
  • 人機介面
  • 電腦視覺與影像處理
  • 虛擬與擴增實境
  • 穿戴式感測
  • 沈浸式顯示與輸出
  • 三維與視訊人機互動應用
  • 機器人學
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。
  • 即時顯像技術
  • 網格處理技術
  • 影像合成
  • 自然現象之即時模擬與顯像
  • GPU 計算
  • 角色動畫
  • 人臉動畫合成
  • 人物動作分析合成
  • 非擬真式顯像
  • 資料視覺分析
  • 影像與多媒體處理
  • 人機互動
  • 線上遊戲技術
  • 人工智慧遊戲
  • 數位學習
網路工程
領域 說明 相關技術
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。
  • 物聯網通訊協定
  • 物聯網服務平台
  • 物聯網感測平台
  • 物聯網安全及隱私保護
  • 物聯網網際實體系統
  • 物聯網通用閘道
  • 物聯網架構及相關國際標準
  • 物聯網核心網路技術
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。
  • 異質無線網路
  • 4G/5G 與下一代核心網路
  • 無線多媒體應用
  • 移動式點對點通訊
  • 車載通訊
  • 機器對機器通訊
  • 無線感測網路
  • 無線隨意網路
  • 網路模擬
  • 系統晶片
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。
  • 遍布式多媒體
  • 多媒體網路協定
  • 多媒體串流
  • 多媒體廣播與多播
  • 點對點多媒體
  • 來源與通道編碼
  • 移動社群網路之多媒體技術
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。
  • 資料中心網路
  • 寬頻交換
  • 光纖網路
  • 光擷取網路
  • 光纖無線整合技術
  • 內容網路
  • 軟體定義網路
  • 端對端網路
  • 多路徑 TCP
  • 網路同步暨即時媒體串流
  • 無線寬頻
  • 網路功能虛擬化
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
  • 軟體定義寬頻網路
  • 軟體定義無線網路
  • 軟體定義雲端資料中心
  • OpenFlow 交換器設計
  • OpenFlow 控制器與應用設計
  • 軟體定義網路應用平台
  • 網路功能虛擬化
  • 雲端無線接取網路
  • OpenFlow 符合性互通性與效能測試技術
  • 軟體定義網路安全
數據科學與工程
領域 說明 相關技術
生物資訊與計算生物 將資訊科技應用生物資料管理上
  • Biological sequence analysis
  • Biological image analysis
  • Neural Engineering
  • Molecular Evolution
  • Structural bioinformatics
  • Network biology
  • Disease modeling and analysis
  • Drug discovery
  • Molecular dynamics and quantum mechanical simulations
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
  • 生物資訊
  • 流行病學統計
  • 倖存分析
  • 長期追蹤資料分析
  • 流行病學統計
  • 潛在變數分析
  • 二維現時狀態數據
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。
  • 機器學習的資料分析
  • 訊號分類與異常偵測
  • 即時線上學習
  • 三維掃描與幾何重建
  • 三維影像技術與智慧醫療的應用
  • 及即時定位追蹤與最佳化控制
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
  • 類神經網路
  • 貝氏分析
  • 醫學影像
  • 估計理論
  • 3D 影像模型建立
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
  • 資料降維
  • 群聚分析
  • 資料視覺化
  • 最佳化問題
  • 機器學習
跨領域研究主題
領域 說明 相關技術
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。
  • 人工智慧遊戲
  • 演化計算
  • 模糊理論
  • 類神經網路
  • 人機介面
  • 專家系統
  • 資料探勘
  • 自然語言處理
  • 最佳化問題與應用
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。
  • 感測技術
  • 行動運算
  • 雲端計算
  • 資料探勘
  • 行動健康
  • 智慧建築
  • 穿戴式設備
  • 大數據分析
  • 網路可靠度
  • 容錯計算
  • 平行與分散式計算
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。
  • 虛擬化
  • 雲端作業系統
  • 負載平衡
  • 自動化彈性
  • 動態資源管理
  • 資料中心網路
  • 雲端安全
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。
  • 資料探勘
  • 巨量資料處理
  • 機器學習
  • 社群資料處理與探勘
  • 雲端運算
  • 多媒體資料處理
  • 行動資料處理
  • 網際網路資料處理
  • 資料庫系統
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。
  • 密碼學
  • 系統安全
  • 軟體安全
  • 網路安全
  • 安全晶片與硬體技術
  • 人工智慧自動攻防技術
  • 量子密碼與通訊技術
  • 資訊安全法規
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。
  • 知識發掘
  • 知識圖譜
  • 資訊檢索
  • 資訊擷取
  • 跨語言跨媒體資訊檢索
  • 情緒分析
  • 意見探勘
  • 使用者意圖分析
  • 自動摘要和問答

系所出路

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。

投入產業

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。

清大資工所畢業出路:產業名稱

服務公司

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

清大資工所畢業出路:公司名稱

職位名稱

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。

清大資工所畢業出路:職業名稱

薪資收入

※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
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

資工所排名(最熱門、最難考的資工所學校是?)

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」。

最熱門資工所排行

排名 學校 科系 報名人數 招生名額 錄取率
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%

最難考資工所排行

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%

資工所考試科目

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
台大資訊工程學系
  • 英文
  • 數學(含線性代數、離散數學)
  • 計算機結構與作業系統
  • 資料結構與演算法
台大資料科學碩士學位
  • 英文
  • 工程數學(含線性代數、機率與統計)
  • 資料結構與演算法
台大醫學工程學研究所 丙組(電機、電子、資訊)
  • 英文
  • 工程數學(含微分方程、線性代數)、數學(含線性代數、離散數學) (二擇一)
  • 計算機概論
  • 電子學、資料結構 (二擇一)
清大資訊工程學系碩士班
  • 計算機系統(含作業系統、計算機結構)
  • 基礎計算機科學(含資料結構、離散數學、計算方法設計)
交大資訊科學與工程研究所 甲組 (資訊聯招)
  • 資料結構與演算法
  • 線性代數與離散數學
  • 計算機系統(含作業系統及計算機組織)
交大網路工程研究所 (資訊聯招)
  • 資料結構與演算法
  • 離散數學與線性代數
  • 計算機系統(含作業系統及計算機組織)
交大生物資訊及系統生物研究所 乙組
  • 資料結構與演算法
  • 線性代數與離散數學
成大資訊工程學系 甲組、乙組
  • 程式設計(資料結構及演算法)
  • 計算機數學(線性代數與離散數學)
  • 計算機組織與系統(計算機組織及作業系統)
政大資訊科學系 智慧計算組
  • 資料結構及演算法
  • 作業系統
  • 計算機數學(離散數學、線性代數)
台科大資訊工程系
  • 資訊工程概論(含資料結構、作業系統、計算機組織)
  • 計算機數學(含離散數學、線性代數)

延伸閱讀

資工所考科準備重點

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!

線性代數

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)

計組與計結

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)

計算機概論

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)

 

離散數學

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)

 

資工所上榜心得

考取台大資工所_黃O翔

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。

引用來自黃O翔

考取台大資工所_林O偉

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。

引用來自林O偉

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常見問題

資工所學什麼?

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。

資工所出路是什麼?

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。

資工所考科是什麼?

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。

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