在這邊獲取很多資訊，想說分享一下，回饋版友們。 也感謝各位之前的資訊分享。 1 . 背景 - 四大物理學碩畢業 (非112) - 大學班排：35% - 大學系排：25% - 大學平均分數： 85+ - 程式課只修過電機系的計概，演算法、OS、計組、離散都沒修過 - 數學課則是本系跟數學系的課修了不少 - 擔任軟體工程師 (仍在職) - 大學程度能力檢定CPE : 排名前2%，5題+ 的程度，大概刷了100題 UVAOJ 準備 - LeetCode：Easy, Medium and Hard 約50題只刷一遍 - 多益 920分 - NTU 機器學習基石上Coursera證書 - 學生時期家教過 20+ 位學生高中數學物理 二、結果 ---台大--- 電信丙組 (唯一需要面試)：報到登記結束前已確定會備取上 多媒體所：榜外 ---交大--- 數據所：備取 4X/126 電子所：備取 6X/116 資聯-資工甲組：備取19X/291 資聯-網路所：備取14X/242 資聯-多媒體所：備取 16X/259 電機所：備取5X/65 電機資訊學院：全部都是備取倒數的 電信所：榜外 電控所：榜外 ---清大 (花惹我3,900 TWD...)--- 清大電機丁：榜外 清大資工甲：榜外 清大資工丙 (AI組)：榜外 三、動機跟準備過程 高中時對物理就很有興趣，而大學專題跟碩士論文都傻傻的搞理論物理 (慘)，最後發現自己找工作只能做設備職缺，決定先轉軟體。接著發現業界真的頗吃學歷 (自己有看過 104 求職網 跟 LinkedIn 的職位要求)，發現自己的學歷沒內推的話，之後會有點受阻，而且也只能低薪打雜，所以想求個學歷獲得門票，順便補一下沒修過的課程學分。 其實自己是在 2018年七月，就計畫要考一下碩士班，當時才開始刷資工系的考試科目用書，而自己因為要保持有收入的狀況，完全不考慮辭職補習，就邊工作邊準備，在沒準備完的情況下，先考了 2019年台大資工碩士班試個水溫。 成績如下： 英文：64 (裸考，考古題沒做) 數學：80 (算是準備完善，台大考古題刷了20份) 演算法：44 ( 11月才開始刷CLRS，大概看到 500頁左右而已，台大考古題都沒做QQ) 計組跟OS：18 (完全裸考，考古題都沒做，因為知道唸不完惹QQ) 總分148分，正取分數 183分 但老實說以上成績除了數學沒滿分以外 (我寫數學的時候覺得沒很難)，我覺得算滿意惹...，知道自己落榜之後就聽取朋友建議推甄看看 (一般生)，著手推甄準備，當然我還是有繼續準備2020年的考試入學，所以準備上是推甄考試同時進行。 準備書目 跟 閱讀進度： How to Program Java (工作需求): 刷了一千頁，有把範例都做過 How to Program C (工作需求): 粗略看完整本一遍 Introduction to Algorithm CLRS: 整本刷完一遍，荒廢一陣子 Digital Image Processing: 看到約 300頁 第一遍 OS Concepts 恐龍書：看到約 650頁 第一遍 Computer Organization 算盤書: 看到約 400頁 第一遍 Deep Learning, Bengio 那本：看到 200 頁 一遍 Learning from Data（林軒田老師）：整本刷完一遍，荒廢一陣子 Introductory Combinatorics_Richard A. Brualdi (數學系的書)：刷完一遍 Rosen_Discrete_Mathematics ：粗略刷完一遍 Elementary Linear Algebra (數學系的書): 粗略刷完一遍 接著就是準備一些證書，像是CPE 和多益，當初考CPE是想說之後大概會去交大或是清大念，記得這個是一個畢業門檻，就想說考一下也不吃虧，結果QQ。而考多益不去考托福的原因是...因為托福太貴了。然後找在數學系修課的教授吃飯個，請求個推薦信，都是台大畢業，我想這加減替我的數學能力背書，很感謝教授們。 因為有工作經歷，我就把自己做過的專案稍微介紹，放到備審，有四個專案跟一個ML讀書報告 1) 跟計算機圖學相關 2) 跟客戶合作的軟體開發 3) 跟 AR 相關專案 4) 跟 Sensor 相關，串接到軟體上 5) 機器學習基石的課程，把Learning from Data 刷完之後寫一下全英文報告 (清大要求) 大學做的理論物理專題，是系所有要求才放，因為我理解是，資工系跟非固態組的電機系應該是看不太懂，感覺沒太多用處。 結果10/31清大電機丁第一個放榜，名字沒在上面，我心裡想：「慘惹，要準備考試了.......」，接著就蠻認真利用午休的時間繼續刷離散數學，因為想說後面大概都無望了。噴了我15k，換來一場空QQ，都可以買AirPods * 3 了，殊不知接著交大放榜備取的還可以，然後台大放榜，咦？台大電信丙有面試機會耶，是不是寫錯名字了 (並沒有，就粗略準備一天面試去惹。 四、 台大電信丙面試心得 得知有面試機會，我只有一天時間準備，就迅速粗略看心得文，知道要考機率、線代、離散、演算法(引導式)，我就把之前的書目快速看一下，還有以前用的機率講義翻惹一下。 - 線代：就是把一些專有名詞，和跟機器學習比較有關的算法看一下，例如 Pesudo-Inverse。 - 機率：把之前學過的東西刷一下，例如 pdf, 中央極限定理, 條件機率, 一些有趣的題目 (例如Monty Hall) - 演算法：把CLRS基礎的資料結構看過，複習 Heap, Binary Tree 等等，然後稍微看了一下 Greedy Algorithm 經典題之類的。 - 自傳：就打嘴砲，稍微想一下教授會問你什麼，這一部分學生時接家教或是找工時都算有經驗，要怎麼推銷自己，你的優勢是什麼。 第一關 (5min)： 自我介紹，教授會根據你的備審資料問一些問題，期間你用到什麼技巧，然後最後問你自己的優勢。 第二關 (5min)： 不囉唆，直接開考軟體相關知識，問得不錯細，完全沒有引導QQ 1) 解釋 OOP，繼承等等之類的好處？ (回答的還可以) 2) 解釋 Binary Search Tree，跟他高度的複雜度如何 (前一天剛好有看到，解釋的還可以) 3) 河內塔怎麼寫？ (.....大學默寫過但忘了，只記得 recursive QQ，跳過) 4) LeetCode Medium 322題 (…….說好的 Easy呢＝＝，想一下發現沒感覺，跳過，結果發現這題是要用DP...) 5) 什麼是 Dijkstra (….說好的引導式呢，前一天只有看 Kruskal and Prim…沒命中QQ，我只說這是Shortest Path，要把Edge變成非負，然後用貪婪演算法方式，腦袋浮現wikipedia那個動畫，接著問我細節我就掛了QQ，然後時間到) 第二題之後被電到無言... 第三關 (5min)： 直接問白板上的數學問題，有稍微引導 1) 線性代數：方程組的解 (在白板上不是那麼顯然，教授稍微引導，但看懂之後秒殺) 2) 機率：解釋貝氏定理 (秒殺，直接寫在紙上講給教授聽，家教導超過10遍) 3) 機率：解釋中央極限定理 (秒殺，昨天剛好翻到，直接把數學形式寫出來講給教授聽) 4) 因為白板上題目都解完了，教授就多出一題 ML 的，但我名詞忘記QQ，然後時間到 恩，然後結束這一天惹。進去面試前，幫引導的學生還跟我說加油，我覺得好暖心，台大真讚。 五、 總結 老實說假如沒有面試機會的話我應該是不會錄取的，因為最後面試的成績比書審高不少。想說就不準備考試惹，邊工作邊準備真的是不錯累。 清大電機丁沒上我一開始蠻沮喪的QQ，這一組特別說要招理學院，沒想到那麼競爭....，也算是給我震撼教育，接著清大資工也沒上，原來不是電資科系，且沒修過相關課就是會被大扣分，有工作經歷也沒太多用處，我資工朋友還說我應該算穩，結果悲劇，非本科系就是硬傷。但沒想到台大電信上惹，算是撿到。 以上心得，謝謝各位。 --

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