贏家經驗談
林○
考取：國立台灣大學生物機電工程人工智慧組榜首
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發佈時間：2023/06/29
更新時間：2023/06/29
考取：國立台灣大學生物機電工程人工智慧組榜首
選擇TKB的理由
選擇大碩的理由主要是口碑好像不錯，上網爬文發現在資訊類組也是比較多人選擇大碩的師資，以前大學同學也幾乎都是補大碩。另外大碩的負責人在賴上的回覆也都很快速且專業，而且常常在非上班時間也能及時給予回覆，真的很讚。
考試準備要領
線性代數
跟著子嘉老師的步調，上完課回家一定要透徹了解每個章節，並且寫至少30題練習後，才繼續上下去是最理想的情況。這門科目並不難，主要是熟練度，看到題目必須馬上反應，若還要花時間思考怎麼算就代表還不夠熟練，必須再精讀。
離散數學
難且範圍廣。主要考題集中在上冊(子嘉)，我自己是上下冊都精讀了兩遍，但因為真的內容很龐雜，最後考試時也有基本的題型忘記的情形。我認為只要三到六章題目有做足夠，基本分還是都拿得到，其他部分就靠個人造化。
資料結構
資料結構老師的筆記務必精讀，神!這門科目也是基本分，我也一樣是精讀了兩遍筆記，每個章節都不能放過，尤其每種樹的插入跟刪除都要記熟，圖論部分也是，考試的話就完全當送分，因為通常是跟演算法一起考，演算法又是真的難，所以資結分數一定一定要把握。
演算法
難準備。不過林立宇老師的課上得很好，有些部分如果不懂可以重複刷個兩三遍，主要是遞迴,DP,Graph,第六章證明部分要讀懂，且題型要熟記，其他部分一樣看個人造化。
跟著子嘉老師的步調，上完課回家一定要透徹了解每個章節，並且寫至少30題練習後，才繼續上下去是最理想的情況。這門科目並不難，主要是熟練度，看到題目必須馬上反應，若還要花時間思考怎麼算就代表還不夠熟練，必須再精讀。
離散數學
難且範圍廣。主要考題集中在上冊(子嘉)，我自己是上下冊都精讀了兩遍，但因為真的內容很龐雜，最後考試時也有基本的題型忘記的情形。我認為只要三到六章題目有做足夠，基本分還是都拿得到，其他部分就靠個人造化。
資料結構
資料結構老師的筆記務必精讀，神!這門科目也是基本分，我也一樣是精讀了兩遍筆記，每個章節都不能放過，尤其每種樹的插入跟刪除都要記熟，圖論部分也是，考試的話就完全當送分，因為通常是跟演算法一起考，演算法又是真的難，所以資結分數一定一定要把握。
演算法
難準備。不過林立宇老師的課上得很好，有些部分如果不懂可以重複刷個兩三遍，主要是遞迴,DP,Graph,第六章證明部分要讀懂，且題型要熟記，其他部分一樣看個人造化。
感謝老師的話
感謝黃子嘉老師的用心教導，老師上課真的講得非常清楚，由觀念、定義至例題，深入淺出，不論是線性代數還是離散數學，真的蠻佩服老師總是能用最簡單的方式解釋複雜的題目。尤其線性代數上到最後，不會有一般學完一門課時，由於知識量變得龐大、題型過於困難複雜，而感到枯燥麻木的情形，反而會產生數學竟然真的能應用在生活的感慨。而離散雖然各章節比較沒有相關性、且難度也較高，但跟著老師的步調還是能在各章節都能掌握重點，最後我反而是靠離散拯救數學，真的很感謝子嘉老師。
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