研究所考試心得〡114年考取成大資工所 徐O汎

研究所考試2025-09-086
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考取學校 - 國立成功大學資工所
原學校 國立中山大學

選擇 TKB 的理由

選擇TKB的理由主要是因為它帶來的便捷性和靈活性。

使用TKB學習,我可以隨時按暫停,並根據自己的節奏進行學習。

這讓我可以更加專注於不懂的部分,反覆觀看直到完全理解。

這種隨時調整的學習方式,

讓我可以根據自己的時間安排來調控學習進度,

而不會因為跟不上進度而感到焦慮。

此外TKB也能讓我根據個人需求選擇重點內容,能夠靈活地安排學習順序,

這對於我更好地掌握知識非常有幫助。

TKB提供了更多自主學習的空間,讓我能夠以最適合自己的方式進行學習。

成大資工研究所考試準備方法/時間安排

考科準備

線性代數

我自己覺得這科沒辦法靠一蹴即成,因為章節之間的關聯性太強。
每個觀念都要打穩,不然後面根本接不起來。
以資工來說:題目通常不會出得太刁鑽,只要把基本觀念釐清,是非題熟練,
再把簡單的題型反覆練習,其實分數就能拉起來。
如果時間允許再往難題挑戰也不遲,
別一開始就花太多時間糾結在複雜題目上,這樣反而會讓整體準備失衡。

離散數學

離散這科最重要的是把觀念建立好。 與其刷大量題目,不如先把基本的定理和邏輯弄懂,能夠自己試著證明一次是很好的練習方式。
因為內容比較分散,很多人在學到後面時會忘記前面,
所以課程結束後一定要針對不熟的章節重新複習一遍,搭配做題來幫助記憶。
如果對圖論有興趣而且時間也充裕,可以找原文書來細讀。
裡面對定理的講解比較完整,有助於更深入理解圖論的核心概念。
另外排列組合和生成函數這兩個單元特別需要多加練習。
建議每隔幾天就回頭複習再寫幾題加強印象,不然前面學過的內容很容易忘記。

計算機組織

我覺得補習班的課本上下冊內容整理得很完整,把這兩本讀熟基本上就能掌握考試會出的重點。
像是Pipeline 的流程還有 Memory 的位址轉換這些基礎架構一定要清楚,這些是最常出現的核心概念。
另外我也非常建議可以準備一本原文書。
計組的範圍真的滿廣的,有時候補習資料或講義沒提到的內容,
在原文書裡可能會有更完整的說明,尤其當你遇到一些陌生題目時,就能靠它補足理解。

資料結構跟演算法

(個人覺得演算法就是進階版的資料結構,所以先讀資料結構再讀演算法)
觀念非常重要。
像是各資料結構的操作步驟、時間複雜度都需要了解,
建議“全部”從原文書的定義下去證明一次,不要死背!
程式題基本也在這邊出,所以程式能力要有,不然就會輸在演算法上。
如果有時間可以去練程式,會迅速加深整個記憶,面對變化題更游刃有餘。

心路歷程

跨考資工的過程對我來說既是挑戰也充滿了動力。我一直對資工領域抱有濃厚的興趣,

為了更深入了解這個領域,我選修了許多相關的課程,並在學習過程中發現了自己對解決複雜問題的熱情。

雖然當初決定跨考資工時,知道會面臨很大的挑戰,但對這個領域的熱愛讓我更加堅定了自己的決心。

跨考的過程並不輕鬆,因為我需要補充大量的知識,並且掌握許多新的概念。

幸運的是過去所學的基礎為我提供了很好的支持,使我能夠在數學與邏輯方面較為得心應手。

然而我也發現許多科目中有很多自己不熟悉的領域,需要加倍努力去理解和掌握。

每一次遇到瓶頸,反而更加努力去學習和調整策略。

大碩資工所師資推薦:離散數學&線性代數-林緯

感謝張凡老師的辛勤教導與無私分享。

在計算機組織這門課中,老師不僅將課程內容講解得非常細緻,還用心引導我們深入理解每個概念的核心。

每一個難點老師都耐心地解答,從不吝嗇自己的時間與心力,

無論課堂內外都能感受到老師對我們學習的關注和幫助。

老師的教學風格既清晰又生動,將複雜的內容拆解成容易理解的步驟,

讓我們能夠一步步跟上進度,掌握計算機組織的基本知識。

我在這門課中學到的不僅是理論,還有如何應用這些知識來解決實際問題。

再次感謝張凡老師的付出與指導,這門課的學習經歷將會成為我未來學習道路上的寶貴資源!!

大碩資工所課程推薦

課名 師資 試聽
資工所
TKB師資
線性代數
林緯老師
離散數學
林緯老師
計算機組織與結構
張凡老師
作業系統
洪逸老師
資料結構
洪逸老師
演算法
林立宇老師

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