Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon ¿Cuáles son algunos ejercicios prácticos para desarrollar habilidades de giro?


¿Cuáles son algunos ejercicios prácticos para desarrollar habilidades de giro?


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