Самый важный навык в любом деле, это обучение. Благодаря самообучению мы строим фундамент нашей экспертности. В последующем наши навыки мы продаем на рынке труда, а ценник будет зависеть уже от качества пройденных человеко-часов на пути к нашей компетенции. Я буквально хочу сказать, что то, как мы подходим к обучению, будет сильно отражаться на профессиональных навыках в будущем. Пока конкуренты идут на курсы или зубрят книжки (так еще кто-то делает?), я предлагаю попробовать другой вариант, но об этом чуть позже. Я не очень отношусь к курсам, потому что курс не учит гибкости нашего мышления. Курс дает ограниченный кусок знаний за оверпрайс, а по окончанию бросает тебя на произвол судьбы. Курс не учит философии того, что ты делаешь. Нам важно научиться помогать себе самостоятельно, если мы что-то не знаем. Важно понимать не только зачем мы это делаем, а то, как к этому можно прийти. Лишь строя логические связи от А до Я, мы не просто можем запомнить материал, а размотать весь клубок, уловив всего одну ниточку.
А теперь к делу. Любое обучение должно начинаться с поставленной задачи. Если мы не можем поставить конкретную цель, то нам еще рано браться за освоение инструментов. Ну а если мы четко определились, чего мы хотим, то можно начинать.
Я ставлю перед собой цель:
"Вкатиться в бекенд разработку и начну я с освоения языка GO".
Мне кажется, неплохая цель и весьма конкретная.
Мне понадобится бесплатный chatGPT вместо платного ментора, любой сервис куда я буду конспектировать, и IDE для практики.
Первое, что я хочу сделать, — это составить план обучения по темам.
Для этого предлагаю найти 5 роадмапов и сделать 1 запрос к нашему chatGPT ментору. Теперь у нас на руках есть 6 условных списков с темами, которые нужно выучить. Из них мы должны выявить закономерности и похожести, чтобы собрать свой план.
После того, как мы собрали план обучения (я обычно это делаю в Notion или Obsidian), мы открываем новый чат с нашим ИИ ментором и скармливаем ему наш план. Главное — попросить его объяснять каждую тему подробно и по одной. Он не должен переходить к следующей теме, пока вы не попросите об этом.
Со стороны это должно выглядеть так.
ИИ ментор знает ваш учебный план и объясняет тему до того момента, пока вы не скажете переходить к следующей. Вы же, в свою очередь, должны конспектировать абсолютно все и экспериментировать в IDE или в другом релевантном окружении.
Структура вашего плана должна состоять из блоков и тем. Когда закончили блок, нужно закрепить все полученные знания. Закрепление будет состоять из двух частей: практика и тестирование. Для практики напишите рабочий кусочек программы, который будет использовать в своей реализации все, что выучили. Не уходите далеко за рамки этого учебного блока, не распыляйтесь на лишнее. Вам нужно закрепить пройденное, не более. После практики сразу приступайте к тестированию. Тестировать вас будет ваш ИИ ментор. Скажите ему следующее: «Проведи мне тест по теме или блоку [название темы или блока]. Тест должен состоять из 5 10 (по желанию) вопросов. Я должен ответить на все вопросы без ошибок. Как только я ошибся, тест начинается заново. Сложность должна возрастать». Далее у вас начинается испытание, бой на истощение. Такой тест поможет не просто выучить пройденный материал и выявить проблемные места, но и подготовит к собеседованию.
Таким образом, проходя блок за блоком, тема за темой, небольшими шагами, можно выучить что угодно. Это будет нелегко. Волшебной таблетки или курса не существует. В этом подходе ключевым моментом является правильное составление учебного плана. Можно также обратить внимание на то, что требуют работодатели от соискателей, или посоветоваться с друзьями, которые уже освоили все это.
Я провел сотни часов и ночей за обучением языков и технологий, не раз менял направление в разработке, и только такой формат помогает мне выучить новое.
Гибкость ума, баланс между теорией и практикой, терпение и ежедневный труд — вот ключ к достижению цели. Ну а этот способ можно модифицировать по вкусу и делать его удобнее и лучше под свою цель.
pfr46
Книги не зубрят, а читают и изучают. И ваш план обучения с LLM классическая структура любой книги по изучению языков программирования.
Spaceoddity
Более того, в книге хотя бы ошибок не будет (за редким исключением)... Нейросети, имхо, стоит использовать тогда, когда ты уже достаточно владеешь темой и хочешь устранить некоторые пробелы в понимании. Но изучать с нуля - крайне сомнительная затея...
DmitryR3989 Автор
Нейросети как правило начинают галлюцинировать, если копаешь вглубь или пишешь некорректные промты. Для базового ознакомления с темой вполне достаточно. А глубину знаний лучше получать уже методом собственных проб и ошибок. Не даром эволюция наградила нас критическим мышлением. Даже профессор может ошибаться в своей предметной области.
Spaceoddity
Нет. В любой момент ошибка может прилететь, а если ты не владеешь темой в общих чертах - ты этого не только не распознаешь, но и закрепишь в голове как норму.
Да. Но вы-то не "базово ознакомляетесь" - вы пытаетесь заниматься практическим программированием, да ещё и под "менторством ИИ"... А это, знаете ли, очень специфическая тема ;) Критически строгая даже к любым опечаткам...
Плюс вы помянули ЧатГПТ - а у неё базовые настройки сдвинуты на предмет "поддакивания пользователю". Как она ментором в таком контексте может быть? Она будет всячески искать возможность вас похвалить, даже если вы делает ошибку. Более того, она вашу же ошибку предпочтёт не заметить - "чтобы пользователь не расстраивался". И очень скоро может появится иллюзия "о, да я уже готовый сеньор-бэкендер"...
DmitryR3989 Автор
Будто бы притянуто за уши)
DmitryR3989 Автор
Я прошу LLM объяснить мне конкретную тему. Каким образом она будет мне поддакивать, если перед ней стоит задача только рассказать. Я хочу всего лишь получить структурно собранный материал. Я не пишу код под её указку и тем более не полагаюсь на неё целиком. Менторство в данном случае заключается лишь в том, что она как "тупой болванчик" задает вопросы и анализирует ответы.
Spaceoddity
DmitryR3989 Автор
Все же анализировать ответ и отвечать != поддакивать. Если бы нейронка всегда поддакивала, то какой в ней бы был толк? Я не отрицаю, что она поддакивает в свободном общении и когда пользователь пытается её переубедить, тут да! Но с анализом входных данных обычно она справляется более менее нормально.
Тем более я же тоже анализирую её ответ и могу отличить когда она прогибается под меня, а когда дает вероятно релевантный ответ. В первую очередь своей головой надо думать и перепроверять. ИИ не панацея, я точно так же и в интернете могу на чушь напороться.
Spaceoddity
И что нового в этой фразе?))
Вы же рассказываете про обучение с нуля! Где тут пространство для "собственной головы"?
Я вот только что скормил этот кусок дискуссии той же ЧатГПТ и в итоге пришли к вот такому контрпримеру:
UPD: ну и как вы понимаете, разумеется он в итоге признал мою безоговорочную правоту (хотя в начале попытался посопротивляться - дескать, это было актуально только для старых моделей, новые уже не "поддакивают"). Очень утомляет такое "общение" - порой прям хочется жёсткого оппонирования...
DmitryR3989 Автор
Аргумент засчитан. У вас видимо много свободного времени)
DmitryR3989 Автор
Книга очень быстро устаревает. LLM худо-бедно, но обновляется. Книге не получится задать уточняющий вопрос и попросить переформулировать. Есть ощущение, что LLM даст мне больше профита из-за возможности задавать вопросы.