選擇 TKB 的理由 起初是透過朋友的推薦才知道TKB的。參考了網路上的評論後，我也認為如果以資工所為目標，TKB確實很適合。後來去試聽了幾個科目後，發現TKB的老師教學內容扎實，非常適合我。 此外，櫃台人員對於我的問題也都對答如流，讓我感到很滿意。因此，最終我選擇了TKB。 台大資工所準備方法 因為我只有七個月的準備時間，而且我並非資工本科生，所以前四個月我把每一科都大致聽過一遍，了解各科的主要內容及準備方向。 初步準備階段 在我聽完各科的第一堂課後，我認為線性代數可以藉著數學系的基礎來準備，離散數學也可以慢慢來。 而軟體的資料結構和演算法雖然生疏，但內容與數學相關，不會有太大的壓力。 最後，硬體的計算機結構和作業系統是我最生疏的部分，對其知識架構完全沒有概念，所以我在這四個月將五成的時間花在硬體，三成在軟體，兩成在數學。 倒數三個月準備 聽聞老師們對數學的重視，我重新調整了時間分配，將四成的時間花在數學，四成在軟體，兩成在硬體。這樣調整的原因除了數學的重要性外，還因為我認為自己在硬體上的學習效率不高，只需要花時間寫習題保持手感就好。。 最後一個月準備 各科的進度都差不多了，我就開始寫台清交近四年的考古題。利用寫考古題來模擬考試時的氛圍，用以調整心態並順便複習自己做錯的部分。 在我考完台清交後，我深刻體會到數學的重要性。因為硬體的出題千變萬化，有可能會出現完全沒學過的東西，而軟體的難度起伏很大，沒看過的話幾乎無法臨場想出解答，所以數學固定的出題範圍就變成了最可控的要素。 考研歷程分享 在大學的前三年，由於適應新環境和學業壓力的增加，我過得並不順利。然而，在即將升上大四的暑假，我意識到自己既沒有實務經驗，也沒有專業技能，於是決定以攻讀資工所作為下一階段的目標，希望自己能在研究所期間累積足夠的能力。 選擇資工所的原因有三點。首先，資工所的文憑能夠幫助我在就業市場上更具競爭力。其次，我有數學系的背景，雖然準備考試的時間不到七個月，但基礎學科有部分是重疊的，減輕了準備的負擔。此外，我也修過一些資工系的課程，這使我能更快上軌道。 大碩資工所師資推薦：林緯 林緯老師上課的節奏順暢，講解題目清晰有條理，從看完題目後的初步想法到解題過程，都講得很清楚。 除了課程進度外，林緯老師還會透過講解各式各樣的題目來回顧以前的重點，使前面的概念和新知識能夠連貫起來，也讓學生可以複習之前的重點。 此外，林緯老師會在課堂的開始、結束及課堂中的閒聊時，以明示或暗示的方式督促學生溫故知新，朝著目標努力。特別是老師的聲音沉穩且有活力，能夠讓我上課時完全沒有睡意，以最有效率的方式聽課。 課名 師資 試聽 線性代數 林緯老師 課程試聽 作業系統 洪逸老師 課程試聽 資料結構 劉逸老師 課程試聽 演算法 洪捷老師 課程試聽 計組與季結 張凡老師 課程試聽 演算法 洪捷老師 課程試聽 資工所 全修課程 課程試聽 如果你在 TKB 的課程列表中，找不到你想試聽的課程，請不要擔心。 你可以利用下方的表單，告訴我們你的需求和想試聽的課程。 我們將會根據你的回饋，提供最適合你的課程資訊，或是為你安排試聽的機會。 請記住，我們的目標是協助你獲得最佳的學習體驗，因此，你的需求和意見對我們來說非常重要。 無論你的問題或需求為何，我們都會盡全力來協助你。 加入 Line 官方帳號，取得最新課程優惠資訊

選擇 TKB 的理由 許多考上資工所的人都是補習大碩/TKB，其中不乏本科生。我只修過線性代數和離散數學，而且學得不怎麼樣，因此算是個「2/3 跨考生」，自然選擇了補習。 台北的大碩不會很遠，TKB學堂也在距離住家30分鐘的地方，學習十分方便。 台大資工所準備方法 線性代數 邊聽課邊讀黃子嘉老師的課本。除了*號章節外，盡量自己證明定理並寫一遍例題。（3月至6月） 完成黃子嘉老師的習題 Ch3 至 Ch8，每題都寫（包括 Hard）。（9月至10月） 離散數學 邊聽課邊讀黃子嘉老師的課本。除了 Ch7、Ch8 的演算法章節與 Ch12，盡量自己證明定理並寫一遍例題。（3月至6月） 完成黃子嘉老師的習題 Ch1 至 Ch6，每題都寫。（9月至10月） 計組計結 上面授課時（3月至6月）跟著進度讀投影片，著重在徹底理解，課後只寫張凡老師課本 Ch4-6 的部分題目，剩下的在11月全寫完。 聽兩次補充單元。（9月至10月） 作業系統 邊聽 TKB 課程邊讀投影片，適量寫習題本。（7月下旬至10月中） 12月下旬再讀一次投影片。 資料結構 上面授課程並依心情寫習題。（3月至6月） 重新閱讀筆記並略讀 CLRS 相關章節（12月初），如哈希表期望值相關證明、RB 樹刪除。 演算法 依照立宇講義的章節順序，細讀講義和 CLRS 相關章節。對於原文書中的動態規劃、貪心算法與圖論的每個習題都寫，問題集則斟酌寫。（7月至9月初） 完成立宇講義中除 Ch5.7 以外的所有習題。（11月） 筆記 我不特別做筆記，但對於感興趣的地方會多花點時間鑽研，做註記或整理。舉幾個例子： 某些 block matrices 的特徵值與特徵向量的觀察方法 CLRS 中所有計算期望值的證明 各種資料結構最少節點數與高度/秩/根節點度數的關係 各種 NPC 證明，包括 CLRS 習題和各校考題中的 reduction 有向/無向圖上的 BFS/DFS 會有幾種邊 「哪個階段決定分支」與「有無 full forwarding」可以分成4個 case，各 case 下各種指令對之間需停幾個 cycle 考古題 12月中開始寫考古題，計時 80 分鐘，寫不完就延長 20 分鐘換個顏色的筆繼續寫。 只有在寫得理想時才算分數，所以不確定自己考不好的時候是否有機會上榜，因此不敢懈怠。 計組考古題若無公布答案，可在張凡老師的題庫班講義中找到詳細解答。 黃子嘉老師上課時提到的錯誤我似乎幾乎都犯過，例如不要整天讀一科、不要隔太久複習同一科，但最後還是調整好了狀態。所以我覺得，每個人適合的備考方法都不一樣，找到適合自己的方法就好。 考研歷程分享 在商管雙主修數學的背景下，我為了跨考資工所，努力準備了一年。考完台大的時候，原本以為台大只會是備取後段，交大可能會落榜，但結果卻遠超預期。 回想起進入交大數學考場前的最後5分鐘，我突然想起了子嘉課堂上的一道圖論證明，並成功地應用在考試中。這樣的結果，除了是努力的成果，也得益於幸運、家庭的支持以及 TKB 課程的協助。 這段跨考之旅不僅為我留下了難忘的回憶，更讓我深刻體會到運氣和正確的準備同樣重要，為未來的學習與成長打下了堅實的基礎。 大碩資工所師資推薦 黃子嘉老師的教材編排順序很好吸收，習題分類整理完善，課堂講解深入淺出、容易抓住重點。無論是否以考研為目的，想學線代與離散的人都值得聽聽他的課，參考他的書。 張凡老師的春季面授課學習風氣優良，感覺高手很多。老師會讓大家理解各個設計的理由，並反覆強調重點以加強記憶，更常常點出我們可能不會留意到的小細節。 林立宇老師的正課講義抓住了所有重點，且習題整理得非常好。只要扎實寫一遍，功力必定大增。 洪逸老師的資料結構課程著重廣度，板書與講義易懂，是學習資料結構最好的導覽，讓我們能得到所有基本分數。 課名 師資 試聽 線性代數 林緯老師 課程試聽 作業系統 洪逸老師 課程試聽 資料結構 劉逸老師 課程試聽 演算法 洪捷老師 課程試聽 計組與季結 張凡老師 課程試聽 演算法 洪捷老師 課程試聽 資工所 全修課程 課程試聽 如果你在 TKB 的課程列表中，找不到你想試聽的課程，請不要擔心。 你可以利用下方的表單，告訴我們你的需求和想試聽的課程。 我們將會根據你的回饋，提供最適合你的課程資訊，或是為你安排試聽的機會。 請記住，我們的目標是協助你獲得最佳的學習體驗，因此，你的需求和意見對我們來說非常重要。 無論你的問題或需求為何，我們都會盡全力來協助你。 加入 Line 官方帳號，取得最新課程優惠資訊

選擇 TKB 的理由 當初看到系上的學長們都選擇這間補習班，並且不少學長也都取得了好成績，這引起了我對這間補習班的關注。恰好有一次，校園負責人來我們系宣傳，聽完後，我和同學一起去櫃台了解詳細情況。 我們發現這裡的安排方式很靈活，每個科目都可以自由選擇實體課程或線上課程，並且可以根據自己的讀書規劃調整學習節奏。 最後，我在網上爬文，閱讀了其他上榜者的評論後，決定報名這間補習班。 台大資工所準備方法 數學：【線性代數】 +【離散數學】 我自己是數學系的，尤其擅長離散數學，因此這部分對我來說相對簡單。對於概念部分，我強調確實理解，而非死記。 在線性代數方面，對於資訊科學系的學生來說，證明並不是主要重點，而是著重於概念理解和計算能力。 因此，不必花太多時間閱讀繁雜的證明，而是要確保對基本計算和部分章節的概念（如內積應用）有深刻理解。 至於離散數學，對於答題的直覺很重要，因此除了理解概念外，也需要大量針對不同題型進行練習。 軟體：【資料結構】與【演算法】 掌握不同的資料結構、樹的操作、排序等基本題型是首要任務。接下來是稍微難記的"pseudo code"，無論是選擇題還是手寫題，都經常出現，因此需要盡量記憶。 如果時間有限，至少要掌握老師經常考核的部分，如 Dijkstra 算法、DFS 等。最後，軟體科最難掌握的是演算法手寫部分，通常涉及自行推導遞迴式或設計演算法、reduction 等。這些題型很少重複出現，只能通過練習來提高能力。 我自己通過做補習班的題目和參考不同資源（如原文書等）來訓練，但如果基礎不牢，就不建議花太多時間在這個方面 硬體：【計算機結構】與【作業系統】 這是我比較薄弱的科目，因此沒有太多特別的方法。我通常跟隨補習班的課程，並藉助上課筆記和講義來複習，並做講義後面的題目。 補習班的題目通常很多，如果還有參加題庫班的話，題目就更不會不夠了。最後，由於硬體科的考試範圍很廣，但每所學校都有自己著重的部分，所以可以根據常見的章節或細節來複習。 考研歷程分享 其實，我一上大學就準備好跨考資工所了。但因為是跨考，我身邊較少能用到的資源和資訊。再加上有些科目在學校並沒有上過，這大幅增加了上榜的難度。 因此，我可能需要比本科生付出更多的努力。我選擇在大三開始上補習班的課程，先打好基礎。課後，我會做複習，然後開始做題目。我會尋找難以掌握的題型和概念，並重複這個過程，直到各科都複習得差不多了。 接下來是第二輪複習。我會重新複習第一輪較弱的章節，而能掌握的章節就不需要再理。然後是第三輪複習，我會跟隨題庫班的進度和題目，刷題。這裡我聽了認識學長的建議，跳過了目標學校（交大、台大）的題目，以免在日後做考古題時遇到已經做過的題目。 最後一個階段是寫考古題。由於我安排的複習回數較多，我不會等到題庫班上完才開始寫。我會在11月開始，從100年、105年等較舊年份開始寫，只寫要考的學校的考古題。每次寫完都會做訂正，把同校的考古訂正都放在同一個筆記檔案中，方便在最後考前快速複習。 為了適應考試的臨場感，我留了最後6回，完全按照正式考試的安排，連續三天考試，每天兩輪。除了清大沒有111、112考古題，我用台大其他年份的題目代替外，其他兩校都以111、112考古做模擬。我還去了一個從未去過的圖書館，模擬考場的未知環境。 完成了這些階段後，我幾乎能輕鬆應對考試了。我針對三科還做了簡單的考前筆記，在最後時間搭配考古訂正一起看。針對某些學校如交大，我也制定了答題策略，包括時間分配、哪些題目必須跳過、如何答多選題等。 最終，這些計劃都起到了關鍵作用，讓我在交大資甲分數中，高出最低正取蠻多分。至於最後的結果，我考了六間學校，除了清大是安全備取外，其他六間學校，包括台大、交大、中央、台科、中興等，都是正取。這個結果我算是滿意的。 大碩資工所師資推薦：張凡 在這六科裡面，我唯一完全沒修過課的科目就是計算機組織，因此這科也是我最弱的一科。不過，透過張凡老師詳細的課程，慢慢地建立了基礎。 對於像我這樣從零開始的人來說，完全不難上手。講義中也有很多的題目可供練習，並且觀念部分的講義也很清晰，能夠快速找到所需的觀念，比起查原文書效率高很多。在訂正時，也能清楚地找到需要確認的觀念。 張凡老師與其他老師的不同之處在於，他會額外針對近年考題的觀念進行錄影，並提供一些補充資訊。 課名 師資 試聽 線性代數 林緯老師 課程試聽 作業系統 洪逸老師 課程試聽 資料結構 劉逸老師 課程試聽 演算法 洪捷老師 課程試聽 計組與季結 張凡老師 課程試聽 演算法 洪捷老師 課程試聽 資工所 全修課程 課程試聽 如果你在 TKB 的課程列表中，找不到你想試聽的課程，請不要擔心。 你可以利用下方的表單，告訴我們你的需求和想試聽的課程。 我們將會根據你的回饋，提供最適合你的課程資訊，或是為你安排試聽的機會。 請記住，我們的目標是協助你獲得最佳的學習體驗，因此，你的需求和意見對我們來說非常重要。 無論你的問題或需求為何，我們都會盡全力來協助你。 加入 Line 官方帳號，取得最新課程優惠資訊

選擇 TKB 的理由 在選擇資工所的補習班時，眾所周知大碩擁有最好的教學資源，這從華麗的榜單上就可見一斑。即使沒有參加正課，很多學生也會購買大碩的教材來使用。 大碩在課程安排上提供了多種選擇，除了面授課程外，還可以選擇雲端課程或數位學堂。對於外地學生來說，這非常方便。 例如，我在學期中使用雲端課程或學校附近的數位學堂上課，寒暑假則在家附近的數位學堂上課，這樣可以就近學習，靈活安排時間。 台大資工所準備方法 數學：【線性代數】 +【離散數學】 線性代數是我最不擅長的科目，即使在補習班學過一輪後，仍然覺得觀念不夠清晰連貫，尤其在面對各種證明題時，常常一遇到就卡住。 因此，我的策略基本上就是把基本題的分數拿到，像是各種分解等基礎題目。這樣雖然無法考得非常高分，但至少不會因為數學拖累其他科目的成績。 離散數學的題目比較靈活，大部分題型都不完全是見過的。但是，只要上冊熟練掌握，大部分題目都能應付。 軟體：【資料結構】與【演算法】 理論上，這應該是本科生比較強的領域。如果三年來課業完成得好，資料結構應該已經不用特別花時間讀。 算法部分，補習班的課程相對簡短，我幾乎都是靠寫考古題來學習。我建議一定要寫交大的資工聯考考古題，並且好好檢討，這對基本功的提升很有幫助。 硬體：【計算機結構】與【作業系統】 當年我的計算機組織成績不太理想，因此在這科上花了最多時間。各校的硬體出題風格迥異，出題範圍很大，所以我寫了題庫班的題目來多加練習。 即便如此，仍常遇到從未見過的題目，只能接受這種情況，畢竟大家都可能不會。 筆試準備心得 老實說，備考前半年的讀書狀況非常散漫。推甄失敗後，我才真正意識到如果不認真準備考試，就可能會被迫上成功嶺。 這時候，我才開始每天讀五小時以上。由於身邊的朋友們大多成功推甄回原校或準備出國讀研，這半年間我的心態非常煎熬。對考試不是十分有把握，常常想著是否應該早些推成大或其他偏所。 不過，看了許多學長姊的心得後，我的心態和自信逐漸穩定下來，也感謝自己堅持到了最後，最終收穫了滿意的成果 最後想說的是，資工所的考試中，大家不會的題目大多數人也不會。例如，今年交大的考試，只要掌握基本題，即使運氣不是特別好，也有機會上榜。真正的挑戰不是考試，而是之後的找教授階段。 考研歷程分享 個人背景 交大資工的應屆畢業生，截止到大三的成績在系上排名4X%。專題研究領域是計算機視覺和機器學習相關，除了專題競賽獲得佳作外，基本上沒有其他特殊經歷。 時間安排 大三下學期 我由於成績表現平平，我預感自己很難推甄回到原校，所以報名了考研補習班。這學期修的學分不多，但主要時間用於做專題和偶爾聽雲端課程。最後，只完整聽完了演算法課程和一半的線性代數。 暑假 暑假期間，我在數位學堂上了作業系統和資料結構課程。但老實說，當時心態不太積極，除了上課之外幾乎沒有讀書。 大四上學期（9~10月） 推甄季來臨，因為大三的排名和專題成果還不錯，突然產生了或許有機會推甄成功的錯覺。這學期只修了9學分，基本上佛系看課，兩個月內只看完了離散數學和線性代數，其他時間幾乎都在準備推甄資料 大四上學期（11~12月） 推甄的結果很差，只有數據所的備取，而且還是名次很靠後的那種。看到朋友們和我成績差不多卻有些進入安全範圍，心態有點崩潰。只好趕快調整心態，回來努力學習計算機組織，課程時數很長，各科的題目也還沒細讀完。再加上學校的期末考和期末報告，整個人幾乎抓狂。 寒假/考試前（1月） 趕緊把各科目跑過一輪並寫一些題庫，不知不覺就只剩一個月可以刷考古題。我的目標是回到原校，所以我寫了大約8年的交大考古題，最後重寫了一輪、5年的清大考古題。台大的題目出得比較不規律，且不是主要目標，所以大概寫了兩年而已，建議硬體至少寫一份，這樣到考場看到什麼神奇題目都不會慌張。 大碩資工所師資推薦：張凡 我在大學期間一直不擅長計算機組織這個科目，所以在準備考研時花了最多時間在這方面。 張凡老師的計算機組織課程時數雖然很長，但講解非常詳細易懂。每個觀念幾乎都會搭配題目，並帶著我們講解大量的考古題和習題。 這對基礎不夠扎實的同學來說非常適合，因為可以從頭重讀，並且只要上課時認真聽講，就能直接做習題，省下很多重讀細節和尋找解題方法的時間。 此外，張凡老師還補充了特別校系才考的章節和基礎數位電路的影片，這些內容能滿足大多數同學的需求。相信老師這種量大管飽的課程安排，對大家的學習都有很大的幫助。 課名 師資 試聽 線性代數 林緯老師 課程試聽 作業系統 洪逸老師 課程試聽 資料結構 劉逸老師 課程試聽 演算法 洪捷老師 課程試聽 計組與季結 張凡老師 課程試聽 演算法 洪捷老師 課程試聽 資工所 全修課程 課程試聽 如果你在 TKB 的課程列表中，找不到你想試聽的課程，請不要擔心。 你可以利用下方的表單，告訴我們你的需求和想試聽的課程。 我們將會根據你的回饋，提供最適合你的課程資訊，或是為你安排試聽的機會。 請記住，我們的目標是協助你獲得最佳的學習體驗，因此，你的需求和意見對我們來說非常重要。 無論你的問題或需求為何，我們都會盡全力來協助你。 加入 Line 官方帳號，取得最新課程優惠資訊