グローキングスキルを開発するための実践的な演習は何ですか

アルゴリズムおよびコーディングスキルの###

1。アルゴリズムのパラダイムを実践：Divide and Conquer、Dynamic Programming、貪欲な戦略、バックトラッキングなどのコアパラダイムに焦点を当てます。これらのパラダイムを使用して、n-queensの問題、数独ソルバー、組み合わせ/順列生成などの問題を実装します[2]。

2。現実的なコーディング演習を使用する：時間制限やインタラクティブな問題解決など、実際のインタビューシナリオを模倣する演習に従事します。思考プロセスを声に出して説明する練習[4]。

3。制約の問題を解決する：時間制限やエッジケースなどの現実的な制約の下で問題を解決します。これは、問題解決の俊敏性と自信の開発に役立ちます[4]。

###迅速なエンジニアリングとAIの相互作用のため

1.基本的なプロンプトの作成：ChatGptなどのAIツールに、専門家としての紹介など、特定のタスクを実行するようにAIツールを尋ねるクリアで簡潔なプロンプトを書いてください。 AIの反応を期待と比較してください[1]。

2。既存のプロンプトを絞り込む：シンプルなプロンプトから始めて、コンテキスト、スキル、希望のトーンを追加して洗練します。応答を比較して、詳細が結果を改善する方法を確認します[1]。

3。トーンとスタイルを反復します：AIにプロジェクトを説明してから、反復プロンプトを介してトーンを改良します。 「熱狂的」、「非公式」、または「プロフェッショナル」などの単語を使用して、トーンを導きます[1]。

4。ファクトチェックと正確性：ステートメントを提供し、AIに詳細を書き直すよう依頼します。クレーム、特にメトリックの精度を検証します[1]。

###一般学習戦略

1。基礎から始めてください：基本的な概念から始めて、より複雑なものに徐々に移動します。アルゴリズムについては、より高度なトピック[7]に移行する前に、ソートと検索から始めます。

2。視覚補助具の使用：複雑な概念をよりよく理解するために、イラスト入りのガイドと図を利用します。 * Grokking Algorithms *のような本は、フレンドリーで視覚的な説明を提供します[7]。

3。反映とレビュー：学習プロセスを定期的にレビューします。よく理解している概念と、より多くの練習が必要な場所を特定します。ジャーナルまたはスプレッドシートを使用して、進捗状況を追跡します[2] [3]。

4.概念を実際に適用する：学んだことを実際の問題やプロジェクトに適用してみてください。これは、概念を内面化し、それらをより直感的にするのに役立ちます[2] [7]。