我本来答应林轩田老师在前瞻营上以我自己的观点向各位介绍资讯 系的课程。不过後来因为时间不够就取消了。不过我觉得直接取消 蛮可惜的，所以我把我的讲稿写下来，让大家参考看看。 另外，前瞻营的讲义与投影片可以从以下网址下载： http://council.csie.ntu.edu.tw/frontier/2010/ 前瞻营总召 简子翔 敬上 声明：以下文章只代表我的个人立场。 ----------------------------------------------------------------------------- Roadmap of CSIE 资讯工程之路 「这是一个最好的时代，也是最坏的时代； 这是一个智慧的时代，也是愚蠢的时代。」 —狄更斯《双城记》 序言 首先当然是欢迎大家加入资讯系。不过不知道大家有没有想过：总 有一天我们要从这里毕业，十年之後大家会在哪里呢？ 作为一个资讯系的同学，大家日後的职业应该都会和「写程式」 有关系。可是是写什麽样的程式呢？是写简单的手机游戏，还是设 计网站；是接别人外包的专案，还是写一些按钮与控制项的集合体？ 我觉得这类工作在学生时期当作工读赚取生活费还可以，但真得不 适合当一辈子的工作。为什麽我要这样说？ 「要会写程式并不难！」 经过数十年的发展，编写程式的工具越来越齐全，也越来越好 用；与此同时，程式设计渐渐地从艺术走向工程，从晦涩难懂走 向平易近人。 数十年前要写程式，程序员可能要和一行又一行的组合语言搏 斗；而时至今日，大部分的功能都已经有现成的函式库，甚至有 整合开发环境(IDE)可以使用，程序员只要会开启专案、拖拉点 放、输入一些文字就可以写出一个很棒的程式。 再看看连锁书店里面有多少电脑书？想要学写程式，这里从 C、 C++、Java、C#、Ruby、Python 的书籍！想要做网站，这里有 PHP、ASP .NET、JSP，除此之外还有 Javascript、HTML 应有尽 有！想要写手机程式，不论你是 iPhone 阵营还是 Android 阵营， 我们都有详细的入门手册任君挑选。各位想想看，除了资讯系， 还有什麽系所的知识会这麽普及？ 「你的竞争者众多！」 因为写程式不难，这意谓着：你的竞争者众多！而且在这个战 场上，程式写得好未必有竞争力！ 以手机游戏为例，有些人的程式未必写得比你好，不过因为他 有创意，所以他写得游戏就蔚为风潮，而你只能感叹时不我予； 而网站设计或者外包专案，也不是写得最好的人可以得标，而是 以最低价格完成指定规格的人才活得下来。 所以我想要说：写程式本身是没有什麽价值的！ 也许有人看到这里想要问：「我是不是走错系所了？为什麽我 未来的工作被你说得黯淡无光？」 「重点不是你会不会写程式，而是你的程式能做什麽」 你选择资讯系仍是一个明智的选择！资讯系的授课重点除了写 程式以外，有很大的比重是要让你有 Domain Knowledge。也许很 多人会做网站，但是只有少许几个人写得出 Google、Bing； 也许很多人会写 Application，但是能写出 Office、Photoshop 的人不多；也许很多人会写 C/C++/Java，但是能写出编译器、虚 拟机器的人不多。 想要写出一个搜寻引擎，你需要的不是「七天学会网站设计」， 而是 Information Retrieval、Data Mining、Machine Learning、 Database 的知识；想要写出 Photoshop，你需要的不是「Photoshop 快速上手」而是 Digital Image Processing；想要写出 Office、 Visual C++ 你需要的不是「快快乐乐学 C/C++」而是要有 Compiler 与自动机的相关知识。 这些知识就是我们不同於其他人的地方，也是我们的价值。所以 重点不是你会不会写程式，而是你写得程式能做什麽！愿各位在这 四年可以努力学习，好好发掘自己的潜力。共勉之。 资讯系课程介绍 我自己在向别人介绍资讯系课程的时候，我习惯把资讯系的课程分 为以下几类：基础数理、程式设计、底层相关、资讯领域相关课程。 基础数理 顾名思意基础数理就是非堂基本的数学与物理、化学、生物等相关知识， 日後在学习进阶课程的时候，基础数理的知识就会是基本工具，一定要 熟用。分述如下： - 微积分甲(上/下)：微积分主要是要介绍怎麽求导函数与反导函数。 还有求极值、求数列极限、求偏微分、瑕积分、重积分。我们在这 堂课要学习各式各样的微分、积分技巧。微积分的相关知识，在日 後的「机率」会很常见。 - 普通物理、化学、生物：这门必修基本上可以把它当成像是通识的 课程（虽然是必修课）。例如：普通物理中会介绍古典力学、热力 学、电子学、相对论等知识。其中，电子学相关的知识如电阻、电 容、柯西何夫定律等等，日後在「数位电子与数位电路」会用到。 而如果对生医资讯有兴趣，可能修习普通生物或普通化学可以让你 有一些基本知识。 - 线性代数：线性代数的主题是线性变换，例如：怎麽求 A x = b 这 一类的问题。这样说可能太过抽象，简单地说，线性代数就是教我 们矩阵的操作。我们会先从矩阵的列运算谈起，一路讲到高斯乔登 消去法。之後再引入向量空间 (Vector Space) 的概念。然後介绍 正交、行列式、特徵值 (Eigenvalue) 等等。日後在数位影像处理、 机器人学等选修课程都会用到线性代数。 - 机率：机率是现代数学当中，非常迷人的部分。这堂课会从简单的 机率计算开始，分别介绍 Random Experiment、Outcome、Sample Space、Event 等概念。接着介绍条件机率、期望值的计算、各式 各样的分布、相关系数、中央极限定理、信赖区间等等统计工具。 最後还会介绍机率的各种应用，包含资讯理论、资料探堪、搜寻、 人工智慧方面的应用。机率在资讯领域的应用极广，在演算法有 随机演算法，在人工智慧领域也有一个分支叫作统计人工智慧， 而在计算机网路的应用更是不计其数。 - 离散数学(选)：在资讯领域很多数学运算都是整数，所以离散数学 对我们而言就非常重要。离散数学主要分成三个部分：组合数学、 图论、代数。组合数学会教我们怎麽求递回函数的一般式，怎麽计 算排列数与组合数，怎麽计算数列总和。图论则是教我们图 (Graph) 的相关性质与演算法。而代数则是教我们群 (Group)、环 (Ring)、 体 (Field)、布尔代数 (Boolean Algebra) 等等抽象代数的相关知 识。这些知识未来在演算法、资料编码等课程会非常实用。 程式设计 虽然我前面好像把程式设计能力讲得很不重要，但事实上程式设计能力 是最重要的。虽然好的程式设计能力未必能让你打败竞争对手，可是不 会写程式你就直接出局了。所以资讯系还是有很多课程要教大家怎麽写 程式。 - 计算机程式设计：本课程要教大家写程式，说得更准确一点是程序 导向程式设计。你在这一堂课要熟悉变数 (Variable)、表达式 (Expression)、述句 (Statment)、函式 (Function)。并且要知道 怎麽控制程式的流程 (Flow Control)，弄清楚递回 (Recursion) 是怎麽一回事。学过本课程以後看到一个新的程式语言，都要能够 触类旁通、举一反三。毕竟程式语言日新月异，过去流行的是 Fortran、现在流行的似乎是 C/C++/Java，而未来一定又会有更多 不同的程式语言。 - 资料结构与演算法：会写程式之後，我们就要开始关心程式执行的 速度。本课程会介绍若干资料结构与演算法。例如：後进先出的堆 叠(Stack)、先进先出的伫列(Queue)、容易在中间插入节点的串列 (Link List)、二元树与走访、深度优先(DFS)与广度优先(BFS)、 图(Graph)。另外还有要怎麽排序、怎麽寻找数值、怎麽找中位数等 等。这门课和「演算法设计与分析」是高度相关的。 - 系统程式设计：随着我们的程式越来越复杂，我们会觉得 C 语言 的标准函式库不敷使用。我们会需要作业系统的帮忙、会需要使用 别人写好的函式库。例如：要建立一个子程序、进行跨程序的沟通 (IPC)、使用多执行绪(Multithreading)、操作档案系统等等都需要 作业系统或者别人写好的函式库。系统程式设计就是要教我们怎麽 和别人的程式沟通。除此之外，上课时也会讨论 Unix 底层的设计， 让我们知道一些函式的设计考量与为什麽尽可能不要使用某些函式。 日後介绍作业系统的时候，许多「系统程式设计」相关的议题会再 被拿出来讨论。而计算机网路也会用到系统程式设计的概念。 - 作业系统：作业系统的主要功能是管理并分配各式各样的资源，例 如硬碟上的档案、记忆体的空间、CPU 的执行时间等等。而本课程 就是要教我们怎麽有效率地管理这些资源，例如：有多个程式要使 用 CPU 要怎麽样排班才会有最好的效能或者最短的反应时间；有 多个程式要独占一些资源，我们该怎麽做才不会产生死结。本课程 还会进一步介绍一些在系统程式设计提过的概念，过去在系统程式 设计我们会知其然，而在本课程要让你知其所以然。本课程的相关 知识未来会应用於「高等作业系统」或者「即时作业系统」等课程。 - 物件导向方法论(选)：现在一份套装软体往往需要数百 MB 的空间。 这种庞然大物绝对不是一个人在很短的时间就可以开发出来。要怎 麽开发与维护一个巨大的软体专案呢？过去有不少人提出各式各样 的作法，不过现在的主流是物件导向程式设计。物件导向程式设计 强调以「物件」为中心，分析与实作一个资讯系统。面对一个新的 专案，我们可以先用 UML 分析各种需求，然後抽出重要的性质， 把物件分门别类，整理成各式各样的类别，并探讨类别与类别之间 的关系。最後就是各个击破，分别实作不同的类别。本课程会教授 物件导向程式设计的相关知识，未来如果你想要修习「软体设计模 式」你就会用到本课程的相关知识。 - 软体设计模式(选)：要使自己的程式设计能力有所进步，一个方法 是多看别人写得程式码，而且要多看顶尖高手写得程式码，并把别 人的技巧内化成自己的程式设计能力。本课程会介绍 Design Patterns 一书当中 23 个经典的设计。另外，还会介绍 Refactor 的概念，让现有的程式码可以逐步改进，同时也不会破坏相容性。 想要学习怎麽写出漂亮的架构，这门课一定不能错过。 资讯领域相关课程 - 演算法设计与分析：选择排序、快速排序二者在速度上熟优熟劣？ 我们要比较两个演算法应该要有一套合理的标准。在资讯科学当 中，要分析一个演算法通常会使用 Big-Oh 渐近表示法。我们在 乎的是当输入量很大的时候，那一个演算法比较快、用去比较少 的额外空间。此外，本课程还会介绍许多演算法设计技巧，包含 Divide and Conquer、Dynamic Programming、Greedy 等等。妥 善使用这些技巧可以降低演算法的复杂度，并加快你的程式。最 後本课程会将各种演算法依照它们的复杂度分门别类，并探讨演 算法复杂度的极限。这一部分在「自动机与形式语言」会进一步 讨论。 - 自动机与形式语言：自动机与形式语言主要可以分成四个部分： Deterministic Finite Automata、Context-free Grammar、 Turing Machine、计算复杂度与计算的极限。前三个是简化过的 计算模型，其复杂度是由简单到复杂，运算能力也是由弱到强。 而在後半部分会由 Turing Machine 开始，探讨各种问题的可计 算性（例如：停机问题），或者探讨哪些问题是等价的，哪些问 题又是可以归约的。本课程介绍的 DFA 与 CFG 在编译器程式设 计当中会是非常重要的文字处理工具。而探讨复杂度的部分会和 演算法分析的复杂度相呼应。日後研究所的「资讯工程理论基础」 也是伸延自本课程。 - 计算机网路：本课程会介绍两台电脑之间要怎麽相互沟通，例如 要怎麽把讯息切割、封装成封包，封包要怎麽从一台电脑传送到 另一个电脑（Routing）等等。接着在有稳定的连线之後，二台 电脑要怎麽沟通，例如我们常用的 HTTP 服务，它背後的运作原 理是什麽等等。 - 专题研究：经过三年到四年的学习，最後我们要找一个教授作特 定专题的研究。每一个人的兴趣可能都有所不同，资讯系的教授 也分别有他们擅长的领域，例如：通讯网路、多媒体、演算法设 计、编译器、嵌入式系统、资料探堪、机器学习、生医资讯等等。 如果有特定偏好，可以找教授谈一谈，我想教授们应该都很欢迎。 如果还不确定的话，未来可以参加专题说明会，听听看所有教授 是怎麽介绍他们所专精的领域。 底层相关 资讯系还是要学一些和硬体相关的知识。其中一个理由是知道电脑底 层是怎麽运作的，你可以写出更好、更快的程式，也可以知道电脑的 极限在哪里。另一个理由是因为台湾的产业还是以硬体代工为主，系 上有不少毕业生毕业後是去 IC 设计公司（IC 设计公司也很需要资 讯人材做系统整合）。 - 数位电子与数位电路：本课程会从电流、电压、电路谈起。紧接 着就是半导体材料的特性 (P-type, N-type)、如何制作二极体、 PMOS、NMOS、CMOS。之後更进一步使用 CMOS 制作一个 inverter， 与各式各样的逻辑电路。 - 数位系统与实验：现在要设计一个晶片，多半会使用 VHDL 等硬 体描述语言，描述出晶片的主要功能。你可以用 VHDL 写出算数 逻辑单元 (ALU)、用 VHDL 写出 MP3 解码器、影片的解码器等等。 接着使用一些工具帮我们把「程式」转换成「电路图」，并且检 查是否满足一些物理限制。最後就可以把电路图制作成晶片。本 课程就是要介绍怎麽设计数位系统。 - 计算机结构：本课程主要有三个主题：计算机组织 (Computer Organization)、组合语言 (Assembly)、计算机结构 (Computer Architecture)。透过这门课，我们可以更了解硬体是如何执行 我们的程式。让我们知道什麽样的程式码跑起来比较快，什麽 样的程式码跑起来比较慢。在计算机组织当中，我们会使用一 些逻辑闸设计出一个简单的 ALU，加上记忆体就是一台具体而 微的电脑。而组合语言会教我们怎麽用组合语言写程式，并藉 此写出更好的机器码。而计算机结构是介绍「现代」CPU 的设 计。现代的 CPU 为了加快程式执行的速度，会使用 L2 Cache、 Pipeline 等技术。在知道 CPU 是什麽运作之後，我们在用组 合语言写程式时就可以避免反优化。本课程所学到的东西可以 用於日後的「编译器程式设计」与「高等编译器程式设计」。 -- 你按下 END 了吗？XD --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.30.144 ※ 编辑: LoganChien 来自: 140.112.247.159 (10/09 17:17)