Sviluppare le capacità di "grokking", che si riferisce a concetti profondamente comprensivi e applicati, può essere raggiunto attraverso una varietà di esercizi pratici in diversi settori. Ecco alcuni esercizi per aiutarti a migliorare le tue capacità di grokking:
per abilità algoritmiche e di codifica
1. Pratica paradigmi algoritmici: concentrati su paradigmi di base come Divide e Conquer, programmazione dinamica, strategie avide e backtracking. Implementa problemi come il problema N-Ceens, il risolutore di Sudoku e la generazione di combinazione/permutazione usando questi paradigmi [2].
2. Usa esercizi di codifica realistici: impegnarsi in esercizi che imitano gli scenari di intervista reali, inclusi limiti di tempo e risoluzione interattiva dei problemi. Esercitati a spiegare il tuo processo di pensiero ad alta voce [4].
3. Risolvi i problemi con vincoli: risolvi i problemi con vincoli realistici come limiti di tempo e casi di bordo. Questo aiuta a sviluppare l'agilità e la fiducia della risoluzione dei problemi [4].
per ingegneria rapida e interazione AI
1. Creazione prompt di base: scrivi suggerimenti chiari e concisi chiedendo a strumenti di intelligenza artificiale come Chatgpt di eseguire compiti specifici, come introdurre te stesso come professionista. Confronta la risposta dell'intelligenza artificiale con le tue aspettative [1].
2. Raffina i suggerimenti esistenti: inizia con semplici istruzioni e perfezionali aggiungendo contesto, abilità e tono desiderato. Confronta le risposte per vedere come i dettagli migliorano il risultato [1].
3. Iterazione per tono e stile: chiedi all'IA di descrivere un progetto e quindi perfeziona il tono attraverso istruzioni iterative. Usa parole come "entusiasta", "informale" o "professionale" per guidare il tono [1].
4. Controllo dei fatti e accuratezza: fornire dichiarazioni e chiedere all'intelligenza artificiale di riscriverli con maggiori dettagli. Verificare l'accuratezza delle affermazioni, in particolare le metriche [1].
Strategie di apprendimento generali
1. Inizia con i fondamenti: inizia con concetti di base e passa gradualmente a quelli più complessi. Per gli algoritmi, inizia con l'ordinamento e la ricerca prima di passare a argomenti più avanzati [7].
2. Usa gli aiuti visivi: utilizzare guide e diagrammi illustrati per comprendere meglio i concetti complessi. Libri come * Algoritmi di Grokking * offrono spiegazioni visive amichevoli [7].
3. Rifletti e rivedi: rivedere regolarmente il tuo processo di apprendimento. Identifica quali concetti capisci bene e dove hai bisogno di più pratica. Usa riviste o fogli di calcolo per tenere traccia dei tuoi progressi [2] [3].
4. Applicare i concetti praticamente: prova ad applicare ciò che hai imparato a problemi o progetti del mondo reale. Questo aiuta a interiorizzare i concetti e renderli più intuitivi [2] [7].
Citazioni:[1] https://www.designgurus.io/course-play/grokking-promppt-ingenineering-for-professional-portfolio-and-job-search/doc/23-practice-exerCises
[2] https://www.designgurus.io/answers/detail/practical-exercises-to-interternaze-core-algoritmic-paradigms
[3] https://www.reddit.com/r/leetcode/comments/t5xqb6/how_to_use_grokking/
[4] https://www.designgurus.io/answers/detail/realistic-coding-exercises-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-efficiency-paper-reading/
[7] https://www.manning.com/books/grokking-algoritms
[8] https://edu.anarcho-copy.org/algorithm/grokking-algorithms-ilustrated-programmers-curious.pdf