研究所考試心得〡114年考取台大資管所 劉O倫
選擇 TKB 的理由
雖然平鎮學堂是真的有點陰暗潮濕
但是師資都是我很喜歡的,丁祺跟洪逸都真的是非常好的老師。
我有報計概跟MIS題庫班,尤其MIS的題庫班幫助很大,
把我的思考邏輯跟版本都提升了一大步。
計概的話主要是能給你一個答案,
也會省下很多很多自己查找資料跟檢討的時間,
考古每一題都要檢討的話真的是很花時間。
MIS的丁祺:
她雖然會一直有作業、考試,但是只要Follow跟上是真的會變很強!
我能上的很大一個原因也是MIS這一塊有努力耕耘,
因為計概分數其實都相差不大,所以是靠MIS才能拉出差距的。
我都會去跟她討論題目、寫法跟閒聊,而且雖然她看起來兇兇的,
但是人真的很好很好,也是個對教學很有熱忱的老師。
計概跟資結的洪逸:
他的特色是題目庫超級充足,把正課跟題庫的題目全部刷完
你就是基礎計概、OS、資結高手了。
台大資管所考試準備方法/時間安排
各科重點
基礎計概跟數位邏輯
近幾年的趨勢已經不在這一塊,所以可以不用花太多時間跟心力在上面,
但是出出來的話就是送分題 也是要把握住。像是
補數規則
RISC/CISC
電腦演進
馮紐曼
資料庫
正規化、ACID、CAP之類的名詞要知道在幹嘛,
SQL、NoSQL的比較
交易紀錄
2 phase commit/rollback
都是今年頻率較高的。
SQL資料隱碼攻擊也有2間學校有考到。
網路
OSI七層都要挺熟的,像是各層在幹嘛、有什麼經典的協議。
尤其是:
TCP、UDP、Sliding window
CSMA/CD、CSMA/CA
跳頻展頻
DNS、NAT、ICMP
DHCP、POP3、SMTP
dynamic跟link state等
近年的話雲端、防火牆、VPN也考很多,中央還會問更細的防火牆問題。
我自己是上林偉的,但他上的超硬,可以自行評估。
OS作業系統
最重要的就是:
PCB、硬碟排程、thread
hazard、scheduler、排程算法這些
洪逸的這一塊講得特別好!
程式語言
特別喜歡考Java跟C++等物件導向的,交大也有一題Python考CNN。
手寫可以早點開始練,台大固定會有30分的C++程式設計,
像是高等樹、Link list、Stack/Queue、遞迴都是重點考題。
新興考題*
像是資安防護與加密法、攻擊手段、LLM間的比較、
AI agent/強AI/弱AI/XAI有越來越多的趨勢,
記得要一直關注新興議題,
像是中央就有一題問你說有哪些LLM是開源架構,
結果我只能舉出一個Llama。
MIS
特別需要注意的是台大的MIS會加考統計且難度不低
要花時間去上孔令傑的統計課、或是系上的統計要把握住
大概的範圍會一路到ANOVA,而且面試也會有統計、排組、作業研究相關的
要考台大的話 統計真的要早點開始準備,不要跟我一樣,
MIS的統計35分才拿4、5分
考古題練習方式
把考古刷到滾瓜爛熟,大概4刷。
看到題目就能直接寫答案、所有相關知識會一起浮現的等級。
題庫班會給很多題目練習,總之拿到了就去練
各校面試經驗分享
政大資管所
1.英文關形式:
進入面試間之前,會給你 10 分鐘閱讀一篇小短文,
是從 4 篇當中抽籤決定,並提供紙筆作筆記,個人覺得挺輕鬆的。
我自己抽到的題目是有關於 TSMC 要在亞利桑那州設置 AI 晶片製造廠,
以及一系列相關廠房也有意願一同在外國設廠,這一事件是否會使台灣矽盾優勢消失?
如何進行?
進去之後系主任會先做簡單的自我介紹,
然後就開始按照面試編號依序詢問相關的問題。
教授:這篇文章的主軸是什麼?
給我這篇文章的關鍵字,你認為上面寫的事件會如何影響社會?
另外一位同學的題目和你的有些關聯,你的看法呢?
其實穩穩地回答就好,教授也會一直給你微笑,不用感到有壓力。
2.程式關形式:
一共五題題目,採搶答制,也有說有想法就直接舉手說明。
問的題目像是這段程式在幹嘛,你如果要寫成其他語言的程式,
大概會以什麼邏輯去改寫,時間複雜度是多少。
第一題我直接舉手說明,
題目很簡單,是遞迴的 Python 會把奇數變成負的,
大概是 n = input,g(x) = n * (-1)^n。
第二題是基於這個延伸的題目,有點複雜但是也還好。
跟我一起面試的人舉這一題,但講的有點怪怪的,
所以教授也有皺眉跟問她要不要再想一下,
然後教授就看向我這裡,我就舉手再講了。
最後一題是問如果第二題要用 LLM 去撰寫的話,
你會怎麼下 Prompt,把我們當成機器說明你的提示字,
我當時也有踴躍舉手發言嘗試,教授還說如果講得出來就當場錄取你,
可惜最後他們沒有很滿意我的 prompt 的完整度。
1.生涯關形式:
會依照你寫的研究計畫、履歷去提問。
我是被問研究計畫,跟我一起去面試的有一個被問留學經驗,
另一個是被問我的研究計畫是否能利用她得去進行協助,
結果她沒有仔細聽就被教授問是不是沒有認真聽,感覺有點被小扣分。
要記得仔細聆聽其他口試者的內容。
台大資管所
1.生涯關:
(我本來想把畢業專題速速帶過,帶到我更擅長的機器學習跟區塊鏈,
結果整整 4 分鐘都在專題上。)
教授:你做過哪些有趣的專案?說明一下你們的專題,
在此專案中擔任的角色、做了什麼?
我回答:我負責擔任資料庫管理師
、文件撰寫、文獻閱讀跟 LLM 延伸功能撰寫。
教授:為什麼使用這個資料庫框架、這樣子有什麼好處?
你們如何確保資料庫與程式間資料格式的一致性?
我回答:因為自己是文件撰寫+DBA,所以可以同步更新,
程式在撰寫時能夠依照需求文件按部就班、條理分明地進行。
教授:你說你有撰寫部分功能,說明一下。
我回答:關鍵詞提取和 Whisper 套件導入
教授:關鍵詞提取?你們這個應用是哪裡用到的?你是如何實現的?
我回答:一開始用手刻結果成效不好,套用 Python 軟體庫只能輸出英文,
最後用 OpenAI API 跟 prompt,並講述心路歷程。
(結果準備的自我介紹都沒講到就過這一關了)
整體來說是最舒服的一關,尤其當講出遇到問題、採取應對措施並解決時,
兩個教授都笑著點頭。當時還以為每一關都能這麼愉快。
2.數學關:
孔教授說:「看一下桌子上面的題目。」並把紙筆遞給我讓我計算。
題目是一地區要進行選前調查,
10 萬人的地區要抽 100 人去統計兩名候選人的勝率,
其中 A 參選者支持率為 0.6。
第一題是抽 100 人後,A 參選者支持者較多的機率大概是多少?
我先跳過回答這題。
第二題是這個分布被稱為什麼?
我回答:二項分布,孔教授點點頭。
孔教授提示回到第一題,要先列出兩候選人的機率。
我說:就是要計算 P(X > 50),用u=100×0.6 計算標準差
孔教授說:「那來看第三題。」
(第三題是一坨積分,根本看不懂,我被硬控 2 分鐘。
靠北,請學弟妹統計跟微積分要認真讀,不要像我一樣醜)
3.管理關:
進到門口後有一男一女教授跟五張紙。
男教授說五題當中抽一題,我抽到假新聞相關題目,
談現今社群媒體有 fake news 或 misinformation 氾濫。
請說出你認為的主要因素及可能之應對措施(英文出題)。
女教授給 10 秒思考時間,我大約想 5 秒就開始回答了。
我回答可分為三種:演算法和同溫層效益、假新聞危言聳聽,
且人們具備獵奇心態、社群媒體使用門檻低導致思辨力缺乏。
舉例疫情期間老人群組傳送蒸口罩可殺肺炎病毒的假新聞。
女教授讓我再想一次說還有更重要的主因,我真的想不到。
男教授問如何判斷疫情蒸口罩資訊正確性,
我說上網查證是否有公信力權威或領域專家提出。
男教授問為何假新聞在網路上更容易氾濫,我說假資訊危言聳聽,
且社群媒體讓同好群組快速轉發,例老人群關注生老病死議題。
女教授請我再想想,我愣住沒主意。
男教授問應對方法,我說平台供應商和政府的角度稍作說明。
後來與同學討論想到真資訊不易反覆轉送,假資訊頻繁產生所以氾濫。
這關超吃臨場反應及清晰思考架構,沒講出教授想聽的感覺好慌。
3.技術關:
教授:你聽過 LLM 嗎?
我回答:稍微解釋,並說明現今有哪些應用。
教授:那你說明一下其運作原理跟產出結果的流程。
(聽到時覺得靠北啊死了,
我還以為只會問對這項技術的看法或想一個應用,但我還是講了蠻多的)
我回答:LLM使用了Transformer、注意力機制的模型與原理,
在接收到使用者的需求後利用類似LSTM的概念抓取其關鍵字,
並以詞語接龍的方式將回應生成出來。
也解釋注意力機制、LSTM的輸入輸出、利用的算法、詞語接龍是如何進行的、
詞語接龍的機率是如何被計算出來
心路歷程
我自己是大概2月的時候就有想要考研究所的打算,但是還在掙扎到底要不要報
是一路到4月初的連假後才報名,那時MIS春季班都已經上到第4堂
加上專題如火如荼的開始,所以當時時間卡超滿,一開始強度就拉滿了!
上了沒多久就覺得超累,作業一直被丁祺退件,很怕自己會就這樣,幸好有按部就班走下去
時間安排會是這樣:
4~6月|4hr/day
在課餘和專題之餘跑去上實體課,認真寫MIS作業,把資料庫、MIS上完。
9~10月|4hr/day
看一些開放教材把洞補起來,把正課的題目都刷一刷,跟讀書會討論題目、分享時事。
11~12月|10hr/day
認真上題庫班,開始看各校的考古,沒有去學堂的時候就是去專題教室跟考研大隊一起努力,
報考學校跟搞定住宿 (這個超重要),在家裡痛苦爬行。
1~2月|6hr/day
其實這時候就差不多了,所學都定型了, 只差在你能不能在考場想起來、MIS案例夠不夠用,
把考古刷到滾瓜爛熟,大概4刷,看到題目就能直接寫答案、所有相關知識會一起浮現的等級。
整理心情在考場上正常發揮,不要慌!
大碩商研所師資推薦:丁祺
首先先感謝老師這近一年來的協助,不只是在如何精進MIS架構與內容上,
也感謝老師一直以來抱持著的教學熱忱、鞠躬盡瘁,實在是受益良多。
從一開始作業一直被退件、不知道要從何下手,
到現在看科技新聞的第一反應都是以構面的角度去進行分析,
這種批判性的思考都是多虧老師在這一年訓練與建議才養成的。
在此之外,老師自始至終都對每個學生有著一視同仁的關懷,
說是補習班的老師,更像是心靈導師。
每每覺得快撐不下去或迷茫的時候,都會想起在後方加油的老師,
就能燃起鬥志再拚一下,最後也非常感謝老師的幫助才能讓考研之旅圓滿落幕!
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