Le développement de compétences de «goûter», qui se réfère à une compréhension et à l'application de concepts profondément, peut être réalisé grâce à une variété d'exercices pratiques dans différents domaines. Voici quelques exercices pour vous aider à améliorer vos compétences de Grokking:
pour les compétences algorithmiques et de codage
1. Pratiquez des paradigmes algorithmiques: concentrez-vous sur les paradigmes de base comme Divide and Conqué, la programmation dynamique, les stratégies gourmands et le retour en arrière. Mettez en œuvre des problèmes tels que le problème N-Queens, le solveur Sudoku et la génération de combinaison / permutation à l'aide de ces paradigmes [2].
2. Utilisez des exercices de codage réalistes: engager des exercices qui imitent les scénarios d'interview réels, y compris les délais et la résolution interactive des problèmes. Entraînez-vous à expliquer votre processus de réflexion à haute voix [4].
3. Résoudre les problèmes avec les contraintes: résoudre des problèmes sous des contraintes réalistes telles que les limites de temps et les cas de bord. Cela aide à développer une agilité et une confiance en résolution de problèmes [4].
pour l'ingénierie rapide et l'interaction AI
1. Création d'invite de base: Écrivez des invites claires et concises en demandant aux outils d'IA comme Chatgpt pour effectuer des tâches spécifiques, telles que vous présenter en tant que professionnel. Comparez la réponse de l'IA avec vos attentes [1].
2. Affinez les invites existantes: commencez par des invites simples et affinez-les en ajoutant le contexte, les compétences et le ton souhaité. Comparez les réponses pour voir comment les détails améliorent le résultat [1].
3. Iréatiser le ton et le style: demandez à l'IA de décrire un projet, puis affinez le ton à travers des invites itératives. Utilisez des mots comme «enthousiaste», «informel» ou «professionnel» pour guider le ton [1].
4. Vérification des faits et précision: Fournissez des déclarations et demandez à l'IA de les réécrire avec plus de détails. Vérifiez l'exactitude des réclamations, en particulier des mesures [1].
Stratégies d'apprentissage général
1. Commencez par les principes fondamentaux: commencez par des concepts de base et passez progressivement à des concepts de base plus complexes. Pour les algorithmes, commencez par le tri et la recherche avant de passer à des sujets plus avancés [7].
2. Utilisez des aides visuelles: utilisez des guides et diagrammes illustrés pour mieux comprendre les concepts complexes. Des livres comme * Grokking Algorithms * offrent des explications visuelles et visuelles [7].
3. Réfléchissez et révisez: passez régulièrement à l'examen de votre processus d'apprentissage. Identifiez les concepts que vous comprenez bien et où vous avez besoin de plus de pratique. Utilisez des revues ou des feuilles de calcul pour suivre vos progrès [2] [3].
4. Appliquer les concepts pratiquement: essayez d'appliquer ce que vous avez appris à des problèmes ou des projets du monde réel. Cela aide à internaliser les concepts et à les rendre plus intuitifs [2] [7].
Citations:[1] https://www.designgurus.io/course-play/grokking-pompt-engenneering-for-pofessional-portfolio-and-job-search/doc/23-practice-exercises
[2] https://www.designgurus.io/answers/detail/practitical-exercises-to-intern-core-algorithmic-paradigms
[3] https://www.reddit.com/r/leetcode/comments/t5xqb6/how_to_use_grokking/
[4] https://www.designgurus.io/answers/detail/realiste-coding-exercistes-to-improve-interview-performance
[5] https://livebook.manning.com/book/grokking-machine-learning/appendix-a/v-14/
[6] https://arize.com/blog/explaining-grokking-through-circuit-efficy-paper-reading/
[7] https://www.manning.com/books/grokking-algorithms
[8] https://edu.anarcho-copy.org/algorithm/grokking-algorithms-illustrate--programmers-curious.pdf