本頁整理多位考取清大資工所碩士班同學的準備心得,分享讀書方法、心態調整與應考策略,
提供學弟妹參考,協助找到最適合自己的準備方向。
大碩榜單亮眼,特別彙整 清大資工所上榜心得 與備考重點,給有志報考的同學助力!
清大資工所考試科目
系所 | 考試科目 |
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資工系與人工智慧聯招 |
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清大資工所精選上榜心得一覽
張凡老師的講解簡單易懂,還會指出課本上有誤的地方,並給出正確解釋(不過考試時還是要以課本為主),讓學生不再是為了考試而死記硬背,而是能夠理解前因後果並融會貫通。除此之外,張凡老師還在雲端硬碟上無私地分享補充課程,如果準備時遇到知識盲點,可以去補充課程找一下,通常都能找到老師詳盡的解析。
張凡老師也會在上課的空檔分享他的人生經歷,且勸導學生不必執著考上台大,畢竟畢業後的就業主要還是靠個人努力而非名校光環,這些經驗談的價值我認為不輸學術上的知識,來上老師的課可以說是物超所值。
大學期間因為課業和同儕壓力整天打遊戲逃避。等到快畢業發現,自己好像沒有出路,而且眼看大家都有學校念,實在覺得再墮落下去不行和家人討論後決定補習,在家當全職考生全力拚一次。老師不僅會有清晰的邏輯,敘述每個公式或者理論,對於知識的掌握非常重要,而非單純死記硬背。也感謝老師可以解答考試方向的問題,讓我對未來的考試準備方向有更清晰的認識 !謝謝老師在我準備研究所時給予的建議,對我幫助很大!
當初因為我是跨考生,對資工六科完全沒有概念,一開始學習起來非常吃力。還好遇到張凡老師,老師在課堂上鉅細靡遺地講解每一個觀念,讓我對計算機組織進步非常多。別印象深刻的是,老師即使在課堂中間下課的時間也不會休息,總是坐在教室前面,等著學生上前提問。當初剛決定跨考資工時,其實內心非常不安,因為我完全沒有相關背景,對資工六科幾乎是零基礎。幸好後來選擇了TKB的課程,在這裡遇到了許多認真負責又專業的老師,讓我在短時間內打下穩固的基礎,逐步建立起自信與實力。
林緯老師救了我的數學!由於學校的離散與線代課程我幾乎聽不太懂,加上疫情影響,期末考變成類似作業的形式才勉強通過。進來補習時,我的數學程度幾乎只有普通高中生的水準。數學科目及計算機組織有考古題詳解,有疑問的地方可以問老師,老師寫錯的話老師會勘誤。考試期間要在各個學校之間跑來跑去,我都會看看不同學校的生物來紓壓。像是台大有鴿子,還有水邊的神祕鳥類;中央的學生餐廳則是鴿子大軍的根據地,數量多到驚人。清大如果走遠一點到湖邊,會看到松鼠和鴿子(怎麼感覺哪裡都有鴿子?)。成大則有機會遇見傳說中的大笨鳥——地瓜(學名:黑面麻鷺),還有青蛙出沒。
我參加的是數位課,因為很早開始報名,所以比較沒有時間壓力,補習班給的帶子都有聽完,補習班給的題庫大概寫9成。剛開始報名完補習班,會有一種莫名其妙的衝勁,只要有空就會跑去補習班,下課後還會去圖書館刷題庫,整理筆記,但我可能比較三分鐘熱度,這樣的積極也僅僅持續3個月就開始慢慢懶散了... 我本身非常感謝張凡老師,計算機組織本身是一門艱澀難懂的學科,但老師卻能用簡單的方式講述給學生,這非常厲害,想必一定下過一番功夫,是非常會教書的老師
在挑選補習班的時候試聽了幾家補習班的上課方式,發現只有TKB的老師會一個觀念不漏地教,不會像其他補習班當作你可能懂了或學過就直接跳過,而是把我們當作白紙,一步一步清楚地教。另外大碩老師在講完觀念後也會用題目演示該觀念的實際應用,加深學生的印象。因為我的大學在校成績不甚理想,在大二左右我就意識到我必須走考試這條路。在大三的時候看到身邊的同學一個個推甄上頂大,不甘心又無能為力的感覺讓我很無助。不過我最後選擇勇敢面對現實,下定決心進大碩把我大學不會的都弄懂。還好皇天不負苦心人,在TKB強力師資的教導和我努力不懈的堅持下,我終於正取了清大資工所。
朋友的推薦來到TKB,好處是買得當下因當時還在讀大學,了數位學堂就可以不用實體到補習班上課,只要到附近學堂補課就好,省了通勤的時間與精力。雖然有些課只有實體或是雲端,但能依自己而選擇最適合的上課方式。選擇tkb還有一個原因就是裡面的師資,有計組大神張凡,還有黃子嘉老師等等。最想感謝的就是張凡老師,我有補他的計算機組織正課課程和題庫班,從一開始上正課老師的講解就十分詳細,把每個章節常考的地方教得相當清楚,也會跳過不會考的地方讓我們不要浪費時間。到了題庫班,我認真地敬佩老師所編的教材,
感謝林緯老師在數學上的指導,不論是線性代數或是離散數學,各個觀念都解釋的非常清楚,針對不同的題型不同的解法也講解的非常詳細,讓我即使大學沒有接觸這兩門課也能輕鬆上手。本身是資管系,覺得資管的課程學得太廣,沒有特別專精的部分,因此才想跨考資工所,報名的時候是10月,但因為都沒有下定決心,因此4月才開始認真準備,對於跨考來說,資工所的考試科目大部分都是沒有接觸過的,因此在準備上要花更多時間。
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課名 | 師資 | 試聽 |
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資工所
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TKB師資
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計組與計結
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張凡老師
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演算法
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TKB師資
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線性代數
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林緯
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離散數學
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林緯
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資料結構(數位學堂)
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洪逸
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