Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Quali sono alcuni esercizi pratici per sviluppare le capacità di grokking


Quali sono alcuni esercizi pratici per sviluppare le capacità di grokking


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