好久沒有更新了！

自從九月中入學，除了前一個月是蜜月期之外，每天都非常忙碌，幾乎都是早8晚10的作息，一周還得去公司實習兩天！連難得的假日都到了Lab報到，雖然Lab沒有任何規定，但為了補上不足的技術債、學新知識，即便過程有點辛苦，但能感覺到自己慢慢的變強，內心還是非常滿足的。

大概分成幾個段落來分享好了：

Curriculum

在研究所兩年中，除了最重要的論文，畢業學分也是不可缺少，每間學校的各科系都會有規定的修畢學分數，以118 CSIE來說，要取得24學分才能畢業（不知道算多還是算少XD），根據學長姐以及我個人的心得，建議是在碩一就早點修完，雖然剛開始會忙碌一點，但轉眼間就過了，這樣碩二的時候才有時間寫論文，以免同學都已經開始寫了，你還在做課堂作業。順便分享碩一上的修課清單：

• Big Data Analytics 巨量資料分析

巨量資料分析是由兩個教授聯合授課，前八周是由我的指導教授講授，主要環繞在Machine Learning Algorithms，較著重於理論概念的學習。後八周是由工管系教授講授，會實際操作MongoDB, Hadoop等系統，從架環境開始慢慢引導學生，不會操之過急，算是獲益匪淺的一堂課。

• Image Processing 影像處理

影像處理是由我們資工本系的教授授課，建議在修課之前要先學過多媒體概論相關的課程，因為上課節奏較快，已經預設同學有background-knowledge的情況下教課。內容包含先備知識回顧：光與圖像的關係，之後會帶到形態學、傅立葉轉換等，課程內容非常扎實，如果對CV有興趣的同學，滿推薦來修課，可以學到很多東西，但希望要先補充一下先備知識，不然進度會追得很辛苦...

• Introduction to Deep Learning and Its Application 深度學習導論及應用

這堂課主要是講NN相關的演算法，屬於較理論的課程，課程內容大多是採用NTU李宏毅教授的教材，在期末的時候需要挑選有關NN的論文報告並實作出來，以入門的Deep Learning課程來說，我覺得是非常平易近人的。

• Innovation and Enterprise 創新與企業家精神

修這堂課的原因是，每次上課都會邀請許多知名的企業家來分享創業、經營理念，不僅可以吸收一些成功案例，更重要的是能瞭解產業目前的發展趨勢，透過交換意見和分享的過程中拓展自己的視野，增廣見聞。

Meeting

說到Meeting，相信很多身處在比較嚴格Lab的學生，都會瑟瑟發抖，因為代表又要被老闆噴了。對於報Paper這件事，每間Lab的報告方式都有所不同，有些需要講得很Detail，有些只需要講重點就好，就看老闆口味如何，報告的注意事項也可以和學長姐打聽看看。

在網路上找Paper的時候，我通常都會挑比較著名的期刊，像是NeurIPS、IEEE、KDD、ACM…，這樣能將一些品質良莠不齊的投稿先濾掉，Paper的品質也明顯較高。而各領域都有所謂的Top conference，端看各位想要朝哪個方向前進，再去survey看看就知道了。

Intern

因為讀的是產碩專班，有的公司會要求實習（可認列學分），所以除了平常在學校上課之外，每周得花兩天時間安排實習，我的簽約公司是中華電信，而實習部門是「數據發展處」，主要工作內容是資料工程，不過也得支援其他業務開發（系統開發、外案），像是11月時才結束了一個與AWS和聯發科的外案，雖然開發時間真的很趕，時常得加班開發，但學到了很多工具和技術，像是AWS S3、AWS EC2、在後端系統上建立起完整的資料流，可以說是非常難得的經驗，希望未來能有更多機會和其他世界一流的公司共同開發。

Lab Trivia

在Lab裡面，老闆通常會額外委託工作給學生，像是擔任TA、改作業、接計畫等等，接計劃就是賺取外快的時候，又或是Lab有固定薪水，就看看有沒有缺錢XD，但建議還是評估個人情況再謹慎決定，不然真的會忙得焦頭爛額，如果是強迫的話…，那就只能祝好運了QQ

其實我覺得讀碩班的時間過得飛快，轉眼間已經要碩一下了，我想壓力也會水漲船高吧…。獨自一人北上讀書，總覺得自己和台北格格不入，每當晴天時，就會想起南部的豔陽和藍天（還有便宜的物價QQ），不曉得還要多久才能適應台北生活呢？

正是因為身為研究生，才知道有很多挫折和難過的地方，心情不好的時候，就睡一覺或大吃一頓吧，相信很多困難總能雨過天晴的。

Keep going.

在文章開始前，先附上我的最終結果！

台科大資訊工程所－AI跨域應用專班：正取

文章目錄在下方，可點選目錄連結跳到想看的部分唷！

目錄
1. 考試－計算機概論
2. 初試成績
3. 面試
4. 結語

考試

今年的台科大產碩班（AI跨域應用），與歷年的考試科目大不相同

2020：物件導向程式設計 (Object Oriented Programming)
2021：計算機概論 (Introduction of Computer Science)

但不知道下一屆又會如何變化，只能看運氣了…
先談談準備方向和實際考題吧！

準備方向：

• 數字系統(進制轉換、補數系統、浮點數表示法)
• 數位邏輯(基本邏輯閘)
• 計算機硬體(處理器、記憶體、暫存器、周邊設備)
• 作業系統
• 電腦網路(OSI七層、Network Protocol)
• 網路安全(密碼學、對稱與非對稱加密)
• 程式語言(低階至高階語言、語言特性、編譯器、直譯器、組譯器)
• 資料結構(Stack、Queue、Linked-list、Tree、Array)
• 演算法(Sorting、Search)

計算機概論的內容可以說是包山包海，平常還是得多看書累積知識。不過也因為如此，當時就猜測考題的難易度或許不會太高，畢竟考試的人有些是來自業界，脫離學科較久，考較困難的題目也沒有意義。

實際考題：

https://library.ntust.edu.tw/p/412-1049-231.php?Lang

• 名詞解釋(Computer Science)
• 時間複雜度
• 矩陣運算(Row、Column computation)
• 計算機組織
• 數字系統(進制轉換、二補數、IEEE754)
• Time slices計算
• 資料結構(Binary tree)
• 程式語言(while loop)

從上面的題目可以看出，比起一般的碩士班考試來的簡單許多，若是有補習過的同學，我相信絕對是輕而易舉，但可惜的是，筆試分數僅占30%。產碩班的招生重心一直是在面試上，更是決定能不能順利就讀的關鍵。

初試成績

時間馬上就來到了4/28，也就是初試結果公布的日子！
非常幸運地通過初試，附上我的成績單供大家參考

在開始前，先提供我的推甄結果及備審資料給網友們參考！

推甄結果：彰化師範大學 資管所(不分組) 正取

文章將分為五大主軸來分享

一、推甄建議

二、備審資料

三、行前準備

四、交通

五、面試過程

一、推甄建議

對於想要推甄的學生而言，有五個關鍵是在學時就應該知道的：

校名、系排、競賽、專題、英文

若以重要的程度來區分，又可排列成：

校名＞系排＞競賽＞英文＞專題

若能掌握上述幾項，國內的中高段研究所任君選擇，不過在報名前，不妨多報間保底的學校，哪怕只是去練習面試也好！

二、備審資料

自傳：

製作資料時，建議自傳的部分著墨在大學期間，頂多提及一些成長故事，但千萬不要寫從小到大的流水帳故事。

課外參與：

大學時，在維持系排(最優先)之餘，可參與一些競賽、研討會，至於有人會問說「系學會」、「學生會」這類經驗能否派上用場，以筆者在資管所的經驗而言，我認為幫助不大，甚至在電資領域也是如此，更看重成績、作品、競賽。

作品集：

在課堂上時，多利用開發的機會製作一些Side Project，抑或是將生活中遇到的問題，利用程式開發系統來解決問題，透過這些方法皆能有效地增加自己的作品數量。

內文：

在撰寫內容時，筆者的建議是：少用形容詞、將經歷盡可能的「量化」，雖然形容詞所堆積而成的華麗詞藻非常賞心悅目，但卻少了點真實的感覺，若能將求學歷程寫得很勵志會更好，因為大家都喜歡看「英雄成長」的故事。

經歷：

可以適度地放大，但不要虛構！虛構的風險太大，若是沒被發現自然是安全下庄，但若不幸在面試時問起，又沒有特別準備過，很容易會被揭發，因為教授每年面試許多學生，看過許多經歷，想造假真的很容易露餡。

讀書／研究計畫：

碩士與大學的不同之處在於，碩班需要針對技術、領域做鑽研，並撰寫畢業論文，經過口試程序後，才得以畢業。

讀書計畫聚焦於：想研究之領域的相關知識獲得(建議可與課表做結合)

研究計畫聚焦於：有興趣的技術或領域來撰寫

驗收：

建議可以在暑假時就將備審資料撰寫好(推甄通常是9、10月開始)，再把寫好的內容，多給其他的戰友、教授看看，能得到一些出乎意料的收穫。

三、行前準備

資料繳交後，就是全力以赴準備面試！筆者建議可從幾個面向來準備：

1. 中英文自我介紹(1分鐘)

這是最簡單且基本的，千萬不要在第一關就敗下陣來，內容要富有記憶點，並想盡辦法將四年的精華濃縮在一分鐘至一分半裡。

2. 收集欲推甄學校的面試問題(Dcard 研究所版、PTT graduate)

先調查面試的問題，是非常重要的一環，雖然並非每年的問題都一樣，但可以從歷年的問題中，找出該校的重視的領域或技術。

3. 訓練口條能力

這一點可以說是最簡單，也是最難達成的條件，因為口條能力並不是一蹴可幾，是平常就要培養的能力之一，建議在面試前，可以和其他戰友、教授進行模擬面試，或是報名一間較早面試的學校，先去見見世面，再從中學習經驗，這絕對是非常值得的，因為在報名者實力差不多的情況下，面試往往占了重大的決定因素！

4. 維持從容不迫的態度

在面試過程中，許多學校皆有扮演「黑臉」的角色，擺臭臉、攻擊你的論點、破壞你的自信心，都是常見的情況，當然學校並不是存心要讓你落榜，大多是想測試學生危機處理的能力，若在面試時遇到，即便被攻擊、挑戰，保持鎮定、好好論述，勇於提出自己的見解。若是真的不懂時，不要亂說，直接表明會再補足相關的知識即可，這才是安全的解決之道。

四、交通

在面試時，有可能遇到不同學校撞期的情況(筆者自己就遇到了)，這時候務必找任何方法來錯開兩校的面試時間，如：與他人交換時段、打電話請該校調整時間，確認面試時段後，請切記能前往目的地的所有交通工具、時間估算，車票若能先訂就先訂，若不幸真的延誤，計程車也是一個方法(小心荷包)。

以筆者自己的經驗來說(早上8點半的面試)

坐火車抵達彰化火車站 → 向站前的機車租借店借機車 → 騎機車至彰師面試

五、面試過程

以彰師資管所的面試來說，題目如下：

1. 請簡單地自我介紹一下

2. 在專題製作中，您擔任的角色及工作是什麼？

3. 選擇彰師大資管所的原因？

4. 上研究所後，想要研究的領域是？

5. 研究所畢業後，您想往哪些方面發展？

整體來說，問題都算是非常基本的，都是可以事前準備好的部分，只是面試是採三人一組，依序回答，建議不要一次就把東西講完，「講話時間越多、能被教授記住的機會越高」，論述內容多和您的履歷做結合，加深記憶點。

如：筆者有應用日語系的輔系，在問題五：研究所畢業後的發展方向，就提出想要去日本工作的想法，因此會在研究所階段積極考取語言證照，等畢業後，就會利用自身的外語優勢去國外闖闖，透過上述的回答，再一次提到外語優勢，教授也會覺得更有說服力。

最後，感謝閱讀到這邊的各位，本文獻給所有在求學之路上的莘莘學子，無論您來自哪間學校、想推甄的學校是哪，積極準備、以誠待人，是不變的通則，勇敢面對自己的選擇，將最好的自己展現出來。

「機會永遠是留給準備好的人」

祝福各位學子，武運昌隆！