El desarrollo de habilidades de "acumulación", que se refiere a comprender y aplicar profundamente conceptos, se puede lograr a través de una variedad de ejercicios prácticos en diferentes dominios. Aquí hay algunos ejercicios para ayudarlo a mejorar sus habilidades de agitación:
para habilidades algorítmicas y de codificación
1. Practicar paradigmas algorítmicos: centrarse en paradigmas centrales como divide y conquistar, programación dinámica, estrategias codiciosas y retroceso. Implemente problemas como el problema N-Queens, el solucionador de sudoku y la generación de combinación/permutación utilizando estos paradigmas [2].
2. Use ejercicios de codificación realistas: participe en ejercicios que imiten los escenarios de entrevistas reales, incluidos los límites de tiempo y la resolución interactiva de problemas. Practica explicar tu proceso de pensamiento en voz alta [4].
3. Resuelva problemas con las restricciones: resuelva problemas bajo restricciones realistas, como límites de tiempo y casos de borde. Esto ayuda a desarrollar la agilidad y la confianza de resolución de problemas [4].
para ingeniería rápida e interacción de IA
1. Creación rápida básica: escriba indicaciones claras y concisas pidiendo herramientas de IA como ChatGPT que realice tareas específicas, como presentarse como profesional. Compare la respuesta de la IA con sus expectativas [1].
2. Refine las indicaciones existentes: comience con indicaciones simples y refinelas agregando contexto, habilidades y tono deseado. Compare las respuestas para ver cómo los detalles mejoran el resultado [1].
3. Iterer para el tono y el estilo: pídale a la IA que describa un proyecto y luego refine el tono a través de indicaciones iterativas. Use palabras como "entusiasta", "informal" o "profesional" para guiar el tono [1].
4. Verificación de hechos y precisión: proporcione declaraciones y solicite a AI que las reescribiera con más detalles. Verifique la precisión de las afirmaciones, especialmente las métricas [1].
Estrategias generales de aprendizaje
1. Comience con los fundamentos: comience con conceptos básicos y se mueva gradualmente a los más complejos. Para los algoritmos, comience a clasificar y buscar antes de pasar a temas más avanzados [7].
2. Use ayudas visuales: utilice guías y diagramas ilustrados para comprender mejor conceptos complejos. Libros como * Algoritmos de Grokking * ofrecen explicaciones amigables y visuales [7].
3. Reflexione y revise: revise regularmente su proceso de aprendizaje. Identifique qué conceptos comprende bien y dónde necesita más práctica. Use revistas o hojas de cálculo para rastrear su progreso [2] [3].
4. Aplicar conceptos prácticamente: trate de aplicar lo que ha aprendido a problemas o proyectos del mundo real. Esto ayuda a internalizar los conceptos y hacerlos más intuitivos [2] [7].
Citas:[1] https://www.designgurus.io/course-play/grokking-prompt-ingineering-for-professional-portfolio-and-job-search/doc/23-pactice-exercises
[2] https://www.designgurus.io/answers/detail/practical-exercises-to-internalise-core-algorithmic-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-letarning/appendix-a/v-14/
[6] https://arize.com/blog/explaining-grokking-through-circuit-eficiency-paper-reading/
[7] https://www.manning.com/books/grokking-algorithms
[8] https://edu.anarcho-copy.org/algorithm/grokking-algorithms-ilustrated-programmers-curious.pdf