東大|京大|東工|奈良先端 情報學研究科入試經驗（兩個月內考了5個研究科的小哥哥的真實經歷）
【前書き】
本文對於想要通過一般入試來日本攻讀情報學修士的小夥伴們參考價值較大。
【我的背景】（2018年4月1日現在）
本科：華東理工大學數學系
GPA：3.68/4
TOEFL：95（關於在日託福備考請移步：朗播託福網路課程怎麼樣？ - 黑貓的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/34092038/answer/347282933）
在日備考託福其實有點困難，一是語言環境是日語（與日語以及母語中文相衝突），二是日本多數塾裡面的託福課程只有80分的班，再往上不得不靠自己。我用的是朗播的網路訓練系統，三個月提升了34分，確實很有效果，當然前提是每天要能夠花10小時左右在英語上。
日語：N2 149（關於日語學習請移步：請前輩們推薦一下日語零基礎到n2水平的自學課程？ - 黑貓的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/269277177/answer/347030858）
說實話我覺得日語成績在報考的時候並沒有什麼太大的作用，我報的5個研究科裏只在京大AAO審查階段用到了這個成績，其他完全沒有用到，因此完全可以不為了考試而學日語，在日語的環境中積極的進行語料積累自然就會進步。
但並不是說學日語就是浪費時間，以本人的解題經歷及考試經歷來看，因為日語在書面表達上會更接近中文的表達，因此筆試的時候或許能提高一些效率。另外在東大廣域科學的面試（出願對日語沒有明確要求）中，我被教授用日語提問了，雖然我回答的不好，但是能夠聽懂教授專業辭彙いっぱい的日語已經能夠證明你的日語聽力能力了，對最後的結果會有很大的幫助。另外，もちろんね、會日語能夠讓你的留日生活更加豐富多彩~
科研經歷：無
如果是一般入試，科研經歷只能錦上添花。也就是說，想要進很強的研究室比如東大杉山研的話，筆試面試經歷都要很出色。如果像本鹹魚一樣沒有什麼科研經歷的話，盡量去考一般入試，也就是筆試佔比重大的學校和研究科，成功率會高一些。
科研經歷很出色的話走研究生以及外國人特別入試會省事很多。
最後合格：
東京大學総合文化研究科広域システム科學専攻
京都大學情報學研究科知能情報學専攻
奈良先端科學技術大學院大學情報學研究科
終於要進入正題了！下面我會對我考的5個研究科的筆試面試及其他注意事項進行說明。
【東京大學 情報理工學系研究科數理情報學専攻】
筆試難度：
面試難度：
這個專攻的題真的很難！真的很難！真的很難！筆試我大約只拿到了50%的分數，以往年經驗來看需要拿到66%的分數以上應該纔有希望。
筆試分為數學基礎考試和專業課考試兩場。
數學過去問->
東京大學 大學院 情報理工學系研究科數理情報專業課過去問->
東京大學 大學院 情報理工學系研究科
數學，微積分線代概率各一題，線代不會太難，把各種特殊矩陣的各種對角化以及線性空間搞清楚問題就不大了，可以參考下面這本書。
https://www.amazon.co.jp/s/ref=nb_sb_noss?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&url=search-alias%3Daps&field-keywords=%E6%BC%94%E7%BF%92%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E9%99%A2%E5%85%A5%E8%A9%A6%E5%95%8F%E9%A1%8C微積分的話，這兩年經常會出微分方程、傅裏葉變換拉普拉斯變換的題，還是用上面那本書多刷題練好基本功，然後刷過去問就可以。
概率題近幾年出題都比較正常，難一點的年份以random walk為背景出題。
數理情報專業課，考試範圍官網上有，但一般容易解答的是線代，微分方程以及概率論的三道題，至於像其他可以選擇的題，如抽象代數，泛函分析，演算法，這些複習起來比較費力，筆者是選擇直接放棄的。這部分的線代會考的比前面數學部分的更難一些，矩陣的極分解等本科不常涉及的知識會被作為出題背景，矩陣求導是考察的一個重點。微分方程常考的是微分系統的穩定性，這部分需要多刷題加強對微分方程本身的理解。概率部分一般理解題意上就會設置一些障礙，理解了題意之後，概率基礎知識紮實的話就沒有問題。概率統計可以參考下面這本書。
https://www.amazon.co.jp/%E5%BC%B1%E7%82%B9%E5%85%8B%E6%9C%8D%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%94%9F%E3%81%AE%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%83%BB%E7%B5%B1%E8%A8%88-%E8%97%A4%E7%94%B0-%E5%B2%B3%E5%BD%A6/dp/4489020694/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1541412599&sr=8-1&keywords=%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%94%9F%E3%81%AE%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%B5%B1%E8%A8%88【東京大學 総合文化研究科広域システム科學専攻】
筆試難度：
面試難度：
這個專攻的筆試很奇葩，20選3，對，20道題，文理工一應俱全，但題目難度不是很大，申請計算機相關的研究室的話大家一般都會在兩道數學和兩道情報的題裏選，難度不大因此需要保證正確率。保險起見建議選擇兩道數學加情報的第2題，都選客觀題的話能夠保證筆試的分數。
關於筆試考察的知識點請移步下面這篇文章~
東京大學廣域系統科學 筆試 數學相關知識點 - 黑貓的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48631237
這個專攻筆試分數不錯的話，面試其實就是走個過場了，雖然有20分鐘，但是堅持一下就過去了，對吧~
面試請移步下面這篇文章，這個系要求一定的日語能力，所以我就直接把日語的貼出來了。
東京大學綜合文化研究科廣域系統科學系廣域系統科學專攻面試經驗 - 黑貓的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48624854
【京都大學 情報學研究科知能情報學専攻】
筆試難度：
面試難度：未知
這是我最後選擇的學校，也是我十分嚮往的一個學校，最後能夠如願真是太好了。
這個專攻，今年93個人出願，最後41個人合格了，而參加了面試的人只有8個（8個人中4個人最後合格）。也就是說，最後合格的人，有37個人只考了筆試。筆者很幸運的成為了37個人中的一個。
筆試有5道情報的題，3道數學題，還有心理和生物的題可以選筆者沒有太關注，要選4道題。筆者只答了3道題，兩道數學（線代微積分+概率），一道情報（二乘回歸，嶺回歸，還有個不知道是什麼的一個優化方法的題，感覺就是道數學）。
官網只有三年的過去問->
京都大學 大學院情報學研究科 知能情報學専攻
關於考察的知識點請移步下面這篇文章~
京都大學情報學研究科知能情報學專攻 筆試 數學相關知識點 - 黑貓的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48630338
筆試做對75%，也就是3道題基本就穩了<---個人實際考試經驗+研究室前輩說明會的時候就這麼和我說
這個專攻還有一個很奇葩的分野考試，每個研究室出一道題，這個比較麻煩。最好的辦法是找研究室的前輩詢問一下是如何備考的，自己備考往往會不知所措，然後，絕望になる。
【東京工業大學 工學院情報通信系】
筆試難度：
面試難度：未知
這個專攻的筆試難度適中，分為數學（2道必做）和專業課（6選2）兩場。數學考察線代，微積分，專業課我選擇了演算法和概率論，考題都比較中規中矩，複習材料建議使用東大情理那部分裏提到的書目。
筆者筆試答對了約90%，面試很任性的沒有去，鹹魚本魚了，但聽說去的基本都過了。
東工大財大氣粗，也是個非常不錯的科研強校，入試難度適中，走過路過不要錯過！
【奈良先端科學技術大學院大學 情報學研究科】
筆試難度（現場做題）：
面試難度：
這個專攻一年招生三次，收人很多，但要盡量在第一次的時候出願，第一次收人最多，後面兩次類似於補招。
沒有筆試，只有個現場做題的面試環節，兩道微積分，兩道線代，各選一道，題目非常基礎，我考的時候微積分甚至只考了求導，線代只考了個施密特正交化。文科的小夥伴們花點時間在數學上也是可以應付的。
面試的具體問題見下面這篇文章~
奈良先端科學技術大學院大學情報學研究科面試經驗 - 黑貓的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48626576
【まとめ及び其他學校】
貼一張我在備考期間做的一個備忘錄，日本考學其實非常面倒くさい、做這樣一張表一目瞭然可以節省很多時間。
上面兩行灰色的（東大新領域複雜理工和早大基幹理工）是我沒有出願的專攻，但其實也有不少小夥伴們去考。需要注意的是東大那個會和其他幾個在考試日期上有衝突，早大那個面試需要用日語。
表上的7個專攻是我親身體驗過，覺得極其適合數學系出身的小夥伴們考的專攻，當然數學基礎好（線代微積分概率）的話，考這7個應該也會比較省力。
雖然列出了一些難度評分，但這些都是筆者個人的主觀感受，與每個人的知識基礎密切相關，因此作為參考看一下就好。
【關於語言學校】
很多人覺得這個選擇既浪費時間又浪費錢，筆者因為來日本之前自身條件受限（日語英語都不過關，無科研）選擇了語言學校。但事實證明在語言學校並不是浪費生命，認真過好每一天，認真去適應新的社會文化，語言學校給你創造的適應時間、思考時間、自分探しの時間都會是不可多得的寶貴經歷。因此在語言學校的小夥伴們不要覺得自己劣勢有多大，合格発表之前每天努力就可以！
【終わりに】
日本考研其實並沒有那麼難，筆試+面試看似繁瑣，但是筆試只需要靜下心來認真複習備考，而面試只需要通過反覆練習，保證面試那幾分鐘你是一個完美的自己就足矣。
祝看了本文的小夥們能夠如願以償！
最後に
請「不惜一切代價」去努力做你想做的事！ ——黑貓
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