決定踏入資工領域的契機
在大學三年級修完機械系上所有的必修課程以後，我大致明白機械系給我們的資源與訓練方式，而我也得面對自己對於系上一些科目不是特別有興趣的事實，這不難發現，系上的五大力學我沒有一科拿過A-以上的等第。倒是在大三的機械工程實務做氣動車時，因為需要用Arduino控制氣動車，過程中發現自己對寫程式頗有熱忱。由於專題和暑期實習的經驗，我體會到理工科學生需要寫程式的機會愈來愈多，我認為想讓自己寫程式的功力進步最快的方法，就是直接到充滿強者的環境學習，另外若是獲得輔系學位，也能替我未來的履歷加分，因此決定以取得資工輔系為目標，規劃為期一年的修課。

█ 作者許睿修。

透過「事後輔系」取得學位
由於我在大四才準備修資工系的課，錯過了台大申請輔系的最後期限，於是我採用台大最近有的「事後輔系」來取得資格。換句話說，只要修滿資工輔系規定的學分，並到教務處註冊組提出申請，我也能在畢業時取得輔系資格。就我所知，資工系正慢慢調降必修課，在我這屆要修滿大二以上共24學分的必修課。值得一提的是，「專題研究」和實驗課都是2學分的課程，而加簽資工系實驗課的難度很高，因此要修滿24學分最快的方法，我會推薦直接修8堂3學分的必修課。

█ 作者（右四）與機械系同班同學的畢業團拍。

資工系修課後的收獲
如果機械系的學弟妹跑來問我要不要輔修資工系，我認為這要看你覺得最後的收穫值不值得投資。就個人的經驗來說，我認為主要的收穫有以下的三點：
1.明白會跑的程式碼跟好的程式碼的差別
以前寫程式最常做的事情是debug，只要讓程式碼會跑就成功了。在資工系修課會學到，電腦是如何做記憶體管理並處理每一行的程式碼，尤其寫有運算時間限制的程式作業時，如果了解電腦背後的運作原理，自己的實作技巧會跟著改善。
2.提升數理與邏輯能力
寫程式其實是讓電腦幫人類做事情，而做什麼其實得靠我們的數理知識。因此，資工系上的數學課都頗重要，主要有「機率」、「線性代數」、「離散數學」等，這方面的訓練是扎實的。如果想在資工領域更上一層樓，提升數理邏輯能力是必須的。
3.增強自學功力
在機械系的學習通常讀原文書和寫習題就足夠；而資工的知識變化速度較快，原文書上能提供的資源往往有限，大部分的學習資源都放在網路上。寫作業時如果想找出可能有bug的地方，就需要下對關鍵字上網找解決辦法。儘管一開始可能會面臨連怎麼下關鍵字都不會的時期，但隨著經驗的累積，這部分的技巧會慢慢提升，之後也會養成在問別人問題之前，都會先想過這個問題能否自己google的習慣。

█ 2017年作者（右一）在日本名古屋的國際會議ICCAR參與報告專題論文成果。

資工系修課注意事項
1.自我能力檢視
雖然我有過Matlab和Arduino寫程式的經驗，我在開始修資工系的課之前，只有在大二修得亂七八糟的C++，甚至沒學過資工最常用的C。然而後來證實，只要熟悉基本的if和for迴圈的邏輯，原則上等遇到真的不會寫的東西再去查，也是可以存活下來的。另外，資工輔系學分並沒有包含「資料結構與演算法」這門大一必修課，但明顯地這是寫好程式必備的基礎課程，因此要進場輔資工系之前還是得學會資料結構與演算法。在顧好成績的考量下，我當時先去電機系修了「資料結構與程式設計」和「演算法」兩門課，打下基礎也獲得不錯的成績。
2.排外性
根據我的經驗，資工系是相當排外的科系。舉例來說：在系館內是連不太上ntupeap，必須透過資工系的wifi才能正常上網，這部分可以到資工系工作站以修課為名義申請帳號（需要授課老師簽名），或是請資工系朋友幫你申請訪客帳號。另一個例子是選課初選不接受外系選修，這是事後輔系跟事前申請輔系最大的差別，因為我是事後輔系就必須每堂課都跑加簽和別人抽籤，除了要考慮加簽不到的可能性，也必須精打細算，避免課程衝堂。
3.資源蒐集
我認為最好集滿三項學習資源，分別是：選對老師、有一群戰友、掌握考古題或習題解答等家產。選老師決定了整學期大部分的學習成果和期末成績，如果能上課就弄懂老師講的所有概念，會比自己念書的效率高許多。而就算把課堂的內容都搞懂了，大概也只會考試和作業的20%，剩下的80%除了自學，與戰友們討論能搞定一些想破頭都想不到答案的題目。最後，如果有考古題或習題解答，可以驗證自己對題目的理解或想法是否正確。
4.隔行如隔山
個人認為，機械系的訓練常常是讓我們熟悉一套對系統的分析方式，而資工系的課像是「演算法」或「自動機」，往往更要求在數學上的靈感或創意，所以想不到答案時也別懷疑自己智商不夠，趕快去找同學或助教討論。通常一個程式作業要做20小時以上，寫一個多禮拜也是家常便飯，所以要有心理準備投注大量時間在作業上。

█ 作者（前排右一）和機械系朋友們在椰林大道上吃辦桌慶祝畢業。

資工系與機械系的不同
總結來說，我認為兩系學生會面臨很不同的問題類型，因此訓練出不同的本質學能。機械系會遇到一些沒有標準答案的設計問題，我們常常需要學著問自己問題，並找出合適的作法，設計出符合要求的成品。然而在資工系已經累積了大量等待被解決的問題，所以主要是訓練解題的邏輯，同時為了找出問題解答，也會訓練到自學的能力。希望以上個人的經驗能幫助有心往這方面發展的學弟妹們。

作者簡介--------------------------------------------------------------------------------------- 許睿修，2018台大機械學士畢業，輔修台大資工系。研究方向為機器人動態及機器人演算法。