Não posso falar o suficiente sobre minha neurodivergência. Afeta minha qualidade de vida, especialmente como aprendo novas habilidades.
Meu cérebro analisa demais os conceitos ou os exclui se você não os decompõe lentamente. Raramente há um meio-termo.
Ironicamente, sou alguém profundamente interessado em coisas complexas, especialmente programação.
Há anos venho tentando aprender Python completamente, mas falhei. Usando o NotebookLM junto com cursos gratuitos e outras ferramentas no meu computador pessoal tornou tudo mais fácil.
Veja como o professor incansável ajudou em minha jornada.
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Você pode cometer erros em quase qualquer lugar da vida, mas não na codificação. Dois pontos ou colchetes mal colocados farão com que todo o programa não seja executado.
Perdi tempo com esses pequenos detalhes. É impressionante quando seu cérebro já luta para reter informações.
Encontrei meu maior alívio na inteligência artificial quando a adaptei ao meu ritmo. O aprendizado raramente segue um caminho linear, a menos que você siga intencionalmente um curso estruturado do início ao fim.
No meu caso, eu já sabia basicamente como criar uma classe com um método __init__ e alguns atributos. Mas diferentes tutoriais podem reordenar a introdução de conceitos avançados, como substituição de método e métodos dunder.
Infelizmente, eu tinha vários e-books, vídeos e anotações pessoais de cursos anteriores. Eu tive que encontrar a sequência certa para eles. No NotebookLM, carreguei todos os materiais e solicitei via Chat a ferramenta para mapeá-los.
Ele me mostrou quais conceitos eram fundamentais e onde qualquer tópico especializado precisava de conhecimento prévio que eu ainda não tinha.
Meu exemplo de prompt: Usando todas as minhas fontes enviadas, crie um mapa de aprendizagem estruturado para eu aprender Python.
Agrupe os tópicos em níveis fundamental, intermediário e avançado.
Para cada tópico avançado, especifique de quais conceitos fundamentais ele depende e destaque quaisquer suposições que não sejam explicitamente explicadas.
Essa sugestão se tornou a premissa da minha jornada. Isso me mudou de dezenas de pontos de entrada para uma lista estruturada.
Em seguida, solicitei à ferramenta que me informasse com qual dos materiais enviados começar. Também explicou por que não deveria começar com alguns materiais.
Entre no Studio e componha seu entendimento
Eu literalmente ouvi meus cadernos falarem
Complementei minhas fontes com o Studio do aplicativo. É um espaço significativamente interativo que dá vida aos meus arquivos.
Um erro comum que os programadores cometem é memorizar o código e não saber dele.
A menos que você seja o próprio computador, você esquecerá facilmente, mesmo que tenha escrito sozinho. Pior, você lembra o que digitar sem saber por quê e perde flexibilidade.
Por exemplo, eu sei escrever um loop for. Mas houve um tempo em que, se a estrutura de dados mudasse de uma lista para um dicionário, o padrão na minha cabeça não se aplicava mais.
Como não entendia as diferentes iterações, não sabia como me adaptar.
Conseqüentemente, a exposição repetida ao processo de estudo é como você se torna um profissional. É por isso que os flashcards e questionários no aplicativo se tornaram inegociáveis após cada tópico importante, à medida que expunham pontos fracos.
Se não conseguir responder às perguntas, saberei que ainda não entendi totalmente um conceito. Portanto, voltarei aos meus materiais, ao recurso de bate-papo ou ao modo de visão geral de áudio, onde posso discutir o assunto ao vivo.
Foi com o recurso Visão geral do áudio que aprendi por que exatamente a vírgula se aplica a textos e não a números. Antes disso, eu os aplicava mecanicamente porque era assim que deveriam ser.
Dito isso, você deseja esgotar todas as perguntas possíveis que tiver, especialmente as pequenas que você se sente tentado a ignorar.
Falar com vozes estilo podcast simula uma experiência quase humana. Acho as conversas envolventes porque posso intervir como um participante ativo.
Também recomendo emparelhar o mapa mental com a lista de estudos gerada. Ele mostra os decoradores e como os tópicos se ramificam dos tópicos de ordem superior para os de ordem inferior. Uma lista pode ocultar essas dependências.
Crie aplicativos rapidamente
Você também receberá feedback rápido e detalhado
Levei cerca de 10 semanas para compreender e reconstruir o código com segurança. Eu até tentei um aplicativo no meio do Visual Studio Code como um exercício prático.
Minha ideia foi um aplicativo Melanin Match que encontra o tom de maquiagem certo para peles mais escuras. Eu gerei uma demonstração antes de usar a ferramenta experimental Opal do Google.
Eu o construí gradualmente à medida que aprendia, então havia muitas inconsistências e erros em camadas. Escrevi algumas funções quando mal entendia NumPy e outras quando tinha mais experiência com OpenCV.
Ocasionalmente, eu revisitava meu bate-papo Python no NotebookLM e colava seções do meu código na IA. Peço especificamente para explicar as partes que suspeito que possam estar erradas ou coisas sobre as quais geralmente tenho curiosidade.
Meu prompt de exemplo: se eu remover acidentalmente uma chave ‘color’ de um dos dicionários aninhados, que erro ocorreria quando color_preview.config(bg=result(“color”)) fosse executado?
Resposta de exemplo do NotebookLM: Em Python, quando você tenta acessar um valor de dicionário usando notação de colchetes (como ‘(“color”)’), o programa espera que essa chave exata exista. Caso contrário, o script falha e gera um KeyError apontando para a chave ausente.
É melhor assim do que pedir assistência completa para depuração. Eu não confiaria em nenhuma IA para “consertar” meu código, por si só, especialmente considerando como eles alucinam.
Em vez disso, peça ao NotebookLM para orientar você sobre o que cada linha de código deve fazer com base na sintaxe e estrutura esperadas.
Prompt de exemplo: Aqui está minha função (cole sua função).
Rastreie o fluxo de execução e explique exatamente o que esta função retorna em diferentes cenários.
Se pudesse retornar Nenhum ou gerar um erro, explique o porquê com base no comportamento do Python.
NotebookLM significa negócios
Não diz o que você não perguntou
Adoro como o NotebookLM não é um sabe-tudo. Ninguém gosta de se exibir.
A ferramenta processa apenas o que você alimenta e não recomenda estruturas ou instruções totalmente novas, a menos que haja sugestões das fontes enviadas.
A maioria das explicações vem até com marcadores de referência coloridos e numerados que remetem aos meus materiais.
Suponha que eu vá em frente e pergunte sobre algo fora do que carreguei.
Digamos que de repente comecei a construir APIs REST com Flask. A ferramenta responderá à minha dúvida, ao mesmo tempo em que enfatizará que meus materiais não cobrem suficientemente esses tópicos e que devo fazer minha pesquisa.
Percebi o contraste ao usar a integração com o Gemini. Uma vez perguntei sobre como melhorar meu aplicativo. Começou a oferecer melhorias criativas de código e ideias de recursos.
Apreciei as sugestões, mas elas também introduziram novos ângulos que eu não havia estruturado em meu plano, o que poderia tê-lo desorganizado.
Não que seja ruim aprender algo novo. A curiosidade é saudável, mas é fácil cruzar a linha do aumento do escopo.
Antes que você perceba, você não está mais praticando os fundamentos. Se algo quebrar, você não saberá de onde vem o problema porque estará sobrecarregado de informações.
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Vibrar com cada código
NotebookLM tem sido uma muleta maravilhosa junto com outras ferramentas de aprimoramento. Também uso o aplicativo Cosmo: Learn Gen AI da Google Play Store para gamificar o processo. Transforma cada lição em pequenos desafios onde você ganha pontos.
Quando não estou brincando com código, gosto de experimentar o Google Opal. Isso me permite criar aplicativos da web criativos a partir de prompts enquanto continuo fortalecendo minhas habilidades de programação separadamente.
