來自學長姊的
修課建議及心得

如果這堂課還有機會再開第二次，認真希望學弟妹務必要修，修完這門課，才會真正知道通訊系到底在學什麼，之前學的所有學科尤其線性代數、機率等等為什麼要學，簡單粗暴點的講法就是只有透過這門課，大學四年的通訊系才有真的學到東西，不然其實回顧大學四年，會覺得好像學到了什麼，又好像什麼都沒學到，其實根本跟沒學一樣。如果這堂課沒有再開，從此變成絕響，希望學弟妹務必在必修課打好基礎，不要抱著有過就好的心情去面對，也不要抱著只是為了推甄或是考研而去努力的態度去學，應該告訴自己，現在自己所學的是未來真的用得到的。如果真的需要有個理由讓自己努力去學的話，那不妨告訴自己，現在學好是為了將來進通訊職場，不會因為專業知識不足而被前輩笑或嫌棄。那如果是原本就對通訊沒多大興趣，只是因為分數剛好到或是可以賺比較多錢就來讀的人，就問問自己未來工作時，想投入電機通訊產業還是其他產業吧，如果是電機通訊那務必還是要好好讀，但倘若不走電機通訊，想走一些像是機械或是資工等等的，那就告訴自己還是多多少少學一點，不要完全沒有基礎，至於是想往投資或其他非工領域發展的，就告訴自己能過就好，專心學習自己有興趣的事，人生的路不是唯一，也有很多人不論是中字輩甚至頂大工科畢業，最後還是選擇往投資發展，網路上有很多例子可以去看看，投資數學也要好，不然不知道開槓桿該開幾倍等等的。祝福各位學弟妹的大學生活能過得精彩充實

之前的基礎不能太差，不然上課時會常常有不懂的地方，學起來就不連貫，老師教得很好，但因為知識的不連貫，變成老師講的無法完全聽懂，自己回去補齊內容我認為也沒有上課時直接吸收來得好。上課時要很專注，然後英文聽力不能太差，不然上課時也會學起來東漏西漏。大學成績要顧好，像我就是本來想著走考試，結果讀著讀著變成絕大多數都要看書審了，等於說大學四年都不能鬆懈，不過顧成績並不是要非常的去在意成績，盡力就好，如果大學四年都被成績完全綁住，我覺得這四年其實也是一種浪費，要勞逸結合，得失心也不要太重，人自會去到該去的地方，得到該得的東西，這樣想人生才會順心快樂

可以多回顧以前學過的基礎課程，更容易產生連結。

是一門很值得花時間好好搞懂的一門課，對未來想走系統組的學弟妹很有幫助

課業之餘，要好好享受生活的樂趣。

認真刷分，在推甄時系排真的很重要，會仔細看備審的教授終究是少數。

這堂課主要是系統組會接觸到的知識，如果對系統組有興趣的話，非常推薦來上這堂課！

大一開始就試試顧好班排%數，才不用到大三現在煩惱之後怎麼辦，然後線代、機率、通原、訊號一定要好好念，最好也寫個筆記。

不管是以前還是現在學習的科目都要認真學習，不要覺得這些科目學了沒有用，其實在未來都是有幫助的～

不用擔心英語授課的問題，我英文很普通，但要理解上課老師在講什麼是沒問題的（有問題也不會是英文的問題）作業比較多份但並不難完成，除非學弟妹很害怕寫心得，不然很推薦這門課，可以整理好數學跟通訊概念的不少問題。

loading比較重，要修的話對線性代數、機率、訊號與系統這些真的要比較懂，不然會有點跟不上，但平心而論是學得到成績以外的知識的！

這門課程要做什麼: 期中期末，但每週有Reflection Note&Feedback，加上5次的程式作業以及最後的final project。這門課程在做什麼: 以通訊系統的流程圖為基礎架構，拆分成多個主題進行教學，透過寫程式來驗證自己的所學，最後可組裝成一個通訊系統。建議可以在每週填Feedback時整理一遍上課內容，讓自己大致上了解當週主題在幹嘛，做Reflection Note時再多花一些時間弄懂並且補充細節，最後自己回想一遍完整的過程，能夠讓自己印象更深刻，且有一個清晰的脈絡。除此之外，在過程中有「為什麼」的想法時一定要花時間弄懂，但因為問題可能一個接一個月來越多，所以可以先將問題寫下來在慢慢找答案。滿推薦想更加認識通訊系統的人來修這堂課，一定可以學到很多有趣的新內容，修了不虧還賺。

如果要修這門課的話，大一、大二數學基礎好的話會輕鬆很多，但沒有的話就要好好考慮有沒有辦法平衡好其他課跟這堂課的 loading, 畢竟這堂課要用的數學對應回各個學期也是數堂三學分課程，雖然複習到可用程度與從一無所知開始學有非常大的差距。大學的生活步調相對緩慢可以趁著這個時間段多多對有興趣的領域進行嘗試，一旦開始嘗試必然伴隨著挫折感，但我覺得堅持下去可以帶來的成就感也會因應挫折的程度增加，最終會形成正向循環，只要撐過最一開始的時候就好了，加油!!

線性代數和機率修認真一點，這兩堂課在大三後會開始不斷在各種奇怪的地方出現然後痛打你一頓

這門課很讚，只需要熟悉基礎科目知識即可

大一大二在學習基礎科目是可能會覺得有點無聊，推薦偶爾有空時可以針對某個自己好奇的主題做深度的探索，可以透過AI工具，或搭配搜尋工具做進閱讀的資料。及早培養主動求知的習慣，對未來做研究有幫助，也可作為課外知識的吸收，慢慢累積自己探索問題的技巧，相信會有不少幫助！

各位大學讀野雞大學的同學們你們好，恭喜你們找到了可能是求學生涯中最認真的教授開的課，這教授根本不是正常教授，真的太認真了。英語程度要有一點，不然會上起來就是痛苦面具。 我個人推薦這堂課到碩二下再選，或是碩一以旁聽的方式去聽這堂課，真的很多東西是你過去沒有想過、用過的東西，這堂課真的會讓你收穫滿滿。 不過如果你是碩一就要修完課的人，我覺得選這堂課要多思考一下；正常來說，你上課聽的，回去還是要花時間做筆記，一周兩次，基本上你的兩天就沒了，更不用說還需要讀textbook、弄懂各種ex，一週至少要花三天在這個科目，你還要考慮你還有三個科目要看，時間上來說會很緊張。 by the way 相比這堂課，我更推薦教授上學期開的消息理論，很多東西是立刻用得上的，而且對考系統組的人來說，這堂課就是在幫你補完高成後面亂教的部分，讀的會很有成就感(？

最佳化這個領域在很多領域都會用到，不只是在通訊領域。所以我認為學弟妹不要被嚇到，反而應該趁這個機會學起來，不然哪一天遇到這相關的論文肯定會頭很大，這肯定是個難補的大坑

學習像最佳化的進階科目絕非易事，想要學得好不外乎就是多花時間，但時間也要花得有效率，若因為某個小地方的基礎概念不足而花太多時間，導致沒學到整個章節的精神，反而得不償失，對於重視考試分數的同學也是一大傷害。我建議可以先保留不懂的地方，先說服自己不懂的地方大概是怎麼運作的，它的結論是什麼，然後往下看，有時間再補足。對於計算推導過程，則可以先記住這段的結果（輸出）是什麼，以及他在後續推導的作用（角色），然後繼續看下去。另外的好處是用這種top down的學習法，在理解複雜問題的一開始可以減少大腦的負擔，讓自己比較有動力去進一步拆解。

我覺得這堂課可以訓練抽象思考和邏輯推理，能多少感受到對研究的幫助，但是需要花時間讀課本作筆記。老師會在課堂上會用一些比較具體的例子帶大家理解，讓抽象的內容變得比較容易進入狀況。課後作業有些會抽象困難一點，會需要花時間思考，但也是一個練習，能確認自己是不是真的理解。這門課本身並不簡單，也很難靠自己去學，所以靠著老師的幫助可以更容易上手。

強烈建議大家在開課前，先把線性代數和微積分好好複習一遍。綜觀整堂課，前期『基礎幾何物件』的單元是最需要花腦力去想像和消化的，也非常吃重線代的底子。不過，只要把前面的觀念徹底打通，後面章節提到的最佳化思想，基本上都只是基礎概念的自然延伸。 學習過程的部分，翻書對照老師的說明是絕對必要的。在做筆記或思考時，一定要有意識地去連結前面章節所提的基礎幾何物件；我個人覺得，對這些基礎物件的詮釋越精準，遇到延伸的新概念時，就能更快釐清背後的邏輯，因為你會不斷發現相似的概念在反覆出現。另外有慘痛經驗的過來人提醒，遇到問題時盡量先靠自己思考，避免第一時間就依賴 AI 工具，否則思考框架很容易被侷限住。 最後，除了觀念上的釐清，多做習題能幫助你對解決最佳化問題的步驟與整體流程更加熟悉，因此可以在題目上多花點時間思考與練習。

這堂課能夠學到前所未有紮實和實用的知識，但也相應的會需要非常多的時間，所以選修之前要審慎的思考自己是否能夠負擔。而讀書方法，雖然老師有要求繳交筆記，但我認為比起花大把時間做筆記，直接寫題目會能夠更快速的了解。我就是那個花了很多時間試圖把筆記弄得很清晰很漂亮的人，但是在寫題目的時候我感到非常茫然，就算上課內容我認為我完全吸收了，但是理論和實踐是兩回事。後來我有改變讀書方式，把做筆記的時間拿去寫老師出的作業，我覺得邊寫邊連結老師上課的內容是比較好的模式。

這是一門需要充分準備的課程。相較於通訊領域的課程，更偏向數學與理論分析。即使還是大學部學生，對微積分和線性代數的掌握可能不夠深入，也還是可以修習這門課；但前提是必須願意投入較多時間閱讀教材、理解數學推導，並補強相關基礎知識。

To future students: Convex optimization is fundamentally a course about structural recognition and geometric intuition. My biggest advice is to spend less time memorizing formulas and more time mastering the foundational concepts of convex sets and functions. The real breakthrough happens when you stop seeing optimization problems as isolated equations and start seeing them through the lens of duality, geometry, and the KKT conditions. Furthermore, do not underestimate the coding components. Bridging the gap between the abstract theory of an interior-point method and actually translating a messy, real-world application into a disciplined convex programming (DCP) format is where the true learning happens. Brush up on your matrix calculus and linear algebra before Day 1 you will need it.

這門課程需要扎實的去理解基本的定義並好好用心的去讀原文書，不適合只想拿學分或是覺得考前幾天再讀的臨時抱佛腳心態修課的學生，考試也有一定的難度，並不是水課，但老師分數也給得很大方，所以可以歸類在學到很多東西分數也相對甜的課程，但需要花時間學習。

這是一門需要花不少時間來準備的課，課程內容教理論居多，建議在上課時段把老師今天教的內容弄懂，這樣對後續複習很有幫助，如果有不懂可以向老師發問，老師人很好，都會回答。

先跟學弟妹們說這門課的難度真的沒有在跟你開玩笑,要有足夠的數學底子來修這門課才會比較好修,再來這門課是全英文授課,上課要全神貫注才不會漏掉一些上課內容,上課前一定要睡飽才不會聽得很辛苦,回家一星期至少要花10小時來讀這門課的內容,這門課也跟之前學的數學課不太一樣,很偏數學系的教學風格,如果是實驗室有說要來修這門課的話要有肯花時間下功夫的決心

要做好足夠的心理準備再選修這門課，確實不是一堂容易的課程，除了上課時間老師講述的東西需要了解以外，課堂之外的時間還需要更多的時間去細讀教科書的內容，以便與上課的內容產生連結。如果覺得其他選修課程的上課負擔或是研究負擔已經很重了建議不要選擇這門課，老師一開始應該也會勸退，如果真的不行不要硬上。

修這堂課需要有好的線性代數與微積分基礎，前期會介紹許多物件，雖然抽象但教授都會舉例讓我們更好理解，此外上課時會補充許多理念背後的概念或證明，雖課本未多著墨，但吸收後能串起個觀念的連結，上課也不是把老師的板書抄下來就好，為何會有? 怎麼來的? 如何運用? 都需要理解清楚，課後再透過閱讀原文書或練習勾選習題，來加深理念的框架與認知。

(1) First of all, I highly recommend this course, "Introduction to Optimization Theory." Optimization is one of the fundamental tools used in modern research and engineering. It plays an important role in many fields, especially communications, signal processing, machine learning, networking, and wireless systems. Students who are interested in research should strongly consider taking this course. (2) Before taking this course, it is highly recommended that students have a basic understanding of the following subjects such as calculus (1, 2, 3), Linear Algebra and Probability after learning these courses you will be able to understand deepest concept of this course otherwise you will be blank in the classroom. Having a solid foundation in these subjects will make it much easier to understand the mathematical concepts presented in the course. Without this background knowledge, students may find it difficult to follow some lectures and advanced topics. (3) If you are interested in research, mathematics is an essential tool. A strong mathematical foundation helps you understand research papers, formulate problems, and develop solutions. Optimization theory is one of the most important mathematical subjects because many real-world engineering and research problems can be formulated as optimization problems. (4) My requests are to you that review the lecture notes regularly, practice solving problems, and do not hesitate to ask questions during class. Optimization concepts become much clearer when you work through examples and exercises on your own.

這是一門蠻仰賴自我思考的課程，就如老師所說得不是一堂容易的課，若是自己的讀書習慣只是一味的單純吸收而沒有加以思考，並且若是不懂時不會主動去找資源整理並解決問題可能會十分辛苦，但同時我認為這也是一堂能培養讀書習慣及態度的課

全英文授課，要有基本的英聽能力，上課要專心聽，一放鬆就會聽不懂

蠻充實的一門課，老師很認真，會覺得學到很多但是考試的時候又會覺得自己很爛，一起加油

這是一堂非常紮實的課也是一堂要花非常非常多時間的課，因此我覺得如果沒有充裕的時間的話會建議學弟妹們以旁聽的方式或是直接不要修

想修這門課真的要多想一下，老師第一周的恐嚇(?原則上都是真的，不要不信。如果真的有興趣要修，最好是選個硬課或學分比較少的學期再選。

這門課肯定學的到東西，而且學完會發現這門課的應用相當廣泛，一定在未來的研究上成為一大助力

可以依照上課時做的筆記，再看著原文書補足筆記，做一個大型統整的筆記。

最佳化不是一門簡單的學科，但老師會顧及同學的狀況適時調整，所以可以大幅減少學習時的痛苦。 我認為是相當值得修的一堂課！

學習的過程永遠都不是為了考試，而是學習的心態以及學習的要點，考試成績永遠不是一切，最重要的還是獲得了什麼。好好的跟著老師走，回家花點時間複習，雖然會有點累，但我相信翁老師的課會讓你收穫滿滿，除了讀書閒暇之餘要讓自己好好休息、好好睡覺、好好吃飯，記得喝水，以上。愛健家。

從證明中理解整個函式的來由、概念和用途，並非只理解命題和證明過程。

多看一些影片輔助學習

教授不建議研究生修這門課是有道理的,真的要分配好時間 （＊同學誤解了，這是門對研究很有幫助的課程，老師是建議沒辦法同時花時間做研究並認真修課的研究生最好別修，以免時間管理不佳兩邊一起掛掉，並不是建議所有的研究生不要修啦，而且通常研一主要都是修課，投入一門數學課好好走過是很值得的。另外這屆的高分群有6個都是研究生，包含全班最高分⭠這在研究所課程不多見就是！

上課認真聽，回家好好做筆記跟讀懂觀念，大概就能掌握一大部分了，雖然這是一門不好讀懂的課，但是跟著節奏的話一定會有很多收穫的。

努力讀書!!不要輕言放棄!

確實作筆記很重要，尤其要做到自己回去複習能完整了解的程度，所以要記得留下自己的想法，才不會忘記。

課後還是要看原文書補足自己缺失的內容，並重新驗證自己的理解。

這門課連貫性很大，如果可以的話，建議上完課的那天(or那週)就把這週教到的定理找課本的Example或課本後的Problem來寫，或是要先自己先推導一次也可，順序看個人喜好。

我覺得最佳化的學習，除了透過習題掌握各種方法使用步驟與方法，了解每一個方法對應問題的使用動機與精神是非常重要的，這方面我認為就是要積極整理老師上課內容與搭配課本相互對照，然後自己蓋住思考寫下自己的詮釋，這樣才能確認自己對觀念的掌握度。

每週都要認真複習消化當週上課內容，如果可以每次上課前都先複習上次的內容更好，確認自己有理解及跟上，有問題要提出搞懂，老師很熱心的！

老師很讚，而且對教學充滿熱誠，如果真的有心想要學習的話，可以選這堂課，一步一腳印跟著老師，可以學習到很多東西！

跟著老師的課堂做筆記，回家自己看課本思考對照，跟著老師上課分享的方法走，有不懂的想辦法處理，跟著老師的步調一定沒問題。

我覺得課本搭配筆記是一個很好的學習方法，做筆記的部分加上自己的理解之後回去重看的時候會好很多，如果只是想知道怎麼操作的話就是看演算法跟練題目，但透過這堂課可以理解背後的原理或是想法，才不會好像什麼都不知道就根據演算法而已。

我覺得這堂課會需要一些線性代數和微積分的基礎，雖然是從幾何切入但可以從代數上看到要往哪個方向走才可能找到最佳解，以及用微積分確認函數或集合有沒有符合前提假設，有再繼續往下分析。然後思考理論中作的假設為甚麼需要，如果不符合會發生甚麼事也蠻重要的。特別有感的是聽老師上課再回去看原文書可以省很多時間，因為脈絡很清楚，細節老師也會補充，自己讀真的有點吃力。

老師每個禮拜的大家來找碴很有用 可以在上面問問題 老師會在上課一開始的時候回答 會知道別人的疑問是什麼 或是他發現了什麼問題 很有趣

跟著老師上課一步一腳印，真的能學到很多新東西，建議大家一定要在老師上完課後48小時去把課本對應的地方看過一次，這樣能很有效率的把東西熟記起來，東西雖然難，但讀懂後真的會豁然開朗。

如果看到數學就害怕就不應該唸通訊才對哈哈。這堂課滿滿都是數學，需要花不少時間整理吸收，難度很高，但老師人非常好，都會隨時關心學生進度並適時根據學生的反饋調整上課模式。

跟著老師的進度每個禮拜都把筆記run過一遍思考其中的內容，並能提早就提早把手寫作業跟程式作業完成，會發現更能融會貫通上課的內容，並且在考試前準備考試會更得心應手，不會有從零開始讀不完的感覺