摘要感言：
抓住各科重點，考試得心應手
大三時決定繼續鑽研專業課程，往研究所之路前進，只是置身於各式各樣的升學書海中，加上研究所採獨立招生制，每間學校非但出題方向不盡相同，甚至連考試科目都不一樣，心中雖有個目標，卻茫然找不到前進的方向。
幸好當時有位已經考取資工所的親戚推薦我至高點補習，而我在高點時也認識不少已經考取資訊所的研究員，他們熱心的告訴我應考技巧和準備方向，幫助我在今年考取了理想的學校。當初因為大家的幫助，讓我有了今天的成績，所以我也在此提供有志者們一些經驗，希望大家能從中得到助益。

線性代數與離散數學：先求觀念連貫，再作重點補強！
資訊工程研究所的考試科目各校不同，但是大致歸類可分為線性代數、離散數學、資料結構、演算法、作業系統、計算機組織等六個科目。就資工所而言，數學是相當關鍵的科目，因為其他的科目較偏背誦，若同學肯認真，考生們所得的分數將不會差距太大，此時只能以數學一爭高下。就資工而言，數學的考題會比數研所等研究所稍簡單，只要肯努力就會有報酬，使數學成為自己的致勝關鍵。
數學包含線性代數與離散數學兩部份，線性代數非常注重整體觀念的連貫性，如果只是囫圇吞棗，那麼如向量空間、基本矩陣、行積空間等章節，都會發生學習上的困難。就參考書目部份，本人則推薦Friedberg , Insel and Spence的《Linear Algebra》。相對於線性數學，離散數學的章節間關聯性則較小，所以同學在準備時可以把各章分開，並且針對報考學校考題方向讀起，本科目可區分為集合與關係、排列組合、生成函數、遞迴關係、樹論、圖論、代數等幾個重點，考生在準備時可以先弄懂大略重點，再針對各校的出題方向予以補強。離散數學的聖經是清大校長C.L.Liu所寫的《Elements of Discrete Mathematics》，但近幾年也越來越多人採用Grimaldi所寫的《Discrete and Combinatorial Mathematics》，大家可以拿這兩本書作應考用書。

資料結構與演算法：名師加持，基礎深植！
資料結構是相當基礎的科目，只要用心將之融會貫通即可，推薦用書則是Horowitz的《Fundamentals of Data Structure 》。而演算法在前幾年時雖不受重視，但是近幾年，資料結構的題目題型變化越來越多元，很多學校遂改以演算法為重點，讓出題方向更加多樣，許多考生往往並未在演算法上多下工夫，這樣很容易在考場上失利，介紹四本不錯的書給大家參考，分別是：

• 《Introduction to Algorithm》 / Cormen, Leiserson and Rivest
• 《Computer Algorithm》 / Horowitz
• 《Introduction to Algorithm》 / Manber （Addison-Wesley出版）
• 《Algorithms》 / Sedgewick（Addison-Wesley出版）

演算法難度較高，而且每校範圍不同，可以說是最難準備的一科。但高點王致強老師的精闢解說，不但讓我省下了許多翻書的時間，也更能有系統的吸收，讓我比起其他考生多了許多優勢。

作業系統與計算機組織：掌握訣竅，輕鬆取分！！
這個部份是資訊所的專業科目，其中作業系統為軟體部份，計算機組織為硬體部份。以前許多學校會讓考生選擇要考硬體部份或是軟體部份，但近年來則以二者都考為趨勢。
作業系統：建議的參考書籍是《Operating System》 / Silberschatz and Galvin，而我本人仍然選擇高點王致強老師的課程。王老師的課程不但有系統的將重點分門別類的整理清楚，他的講義中還加上了許多的例題，讓我能在讀完每個章節之後可以隨時評量自己的吸收程度，另外，王老師也上了系統程式和編譯器，由於每間學校的考題多不相同，學習這些科目讓我在考場上比其他考生多了許多優勢。
而計算機組織是我最害怕，也最無頭緒的科目，卻也是我在這次研究所考試之中考得最好的科目。當初我在準備過程中曾因為找不到準備訣竅而報名高點汪兆慶老師的總複習課程，雖然只是短短三堂課，但卻讓我抓到重點，並且取得高分。至於準備書目我建議《Computer Organization & design: the hardware》/ Patterson and Hennessy (Software Interface出版)，是不錯的選擇。

以上就是我的準備經驗和參各科考書目，最後想跟應考同學們說的是：準備研究所真的不難，只要撐到最後一個關頭，絕不輕言放棄！