Проще всего, наверное, с линейной и квадратичной формой. Возьмите плоскость (двумерное пространство), и постройте на ней функцию

или

В смысле трёхмерного графика, это будет плоскость, проходящая через нуль, либо соответственно параболоид (эллиптический, гиперболический или вырожденный) касающийся в нуле горизонтальной плоскости. Если у вас нет "в запасе" (для воображения) третьей координаты, представляйте себе линии уровня соответствующих функций. Ещё для квадратичных форм бывает удобно представлять себе только одну линию уровня - уровня 1 - это будет эллипсоид, либо гиперболоид, мнимый эллипсоид - зависит от сигнатуры формы. Он даже как-то называется. Для линейных форм можно ограничиться двумя плоскостями, для уровней 0 и 1. Помните, чем больше форма, тем ближе плоскости.
Вектор сопряжённого пространства (ковектор) - это линейная форма. Так что сопряжённое пространство - это пространство таких форм.
Самосопряжённый оператор - это такой, который выполняет по набору перпендикулярных направлений чистые растяжения-сжатия. Ортогональный оператор - это такой, который поворачивает всё пространство как целое, но не меняет его формы, никак не искажает её. Произвольный оператор можно представить себе как произведение самосопряжённого и ортогонального (в комплексном случае эрмитова и унитарного). Такое разложение, и смысл самих операторов, в чём-то похожи на комплексные множители: если мы умножаем на число

то это можно представить себе как растяжение-сжатие - умножение на

и поворот - умножение на

(только операторы, в отличие от комплексных чисел, не перестановочны, надо помнить об этом).
Так что, сопряжённый оператор от самосопряжённого - это он и есть. Сопряжённый от ортогонального - поворот в обратную сторону на тот же угол. Сопряжённый от произвольного - надо взять самосопряжённую и ортогональную "составляющие" этого оператора, и развернуть ортогональую в обратную сторону. (И не забыть поменять их порядок между собой.) Сравните: обратный оператор от ортогонального - это такой же поворот назад, но обратный от самосопряжённого - это растяжение-сжатие вдоль тех же осей на обратные коэффициенты.
Тензор - понятие сложное, я бы начал со вспомогательного. Возьмём упорядоченную

-ку векторов. Добавим к ней

-ку ковекторов. Полученный объект уже ведёт себя почти как тензор ранга

Например, его можно

раз умножить на вектор и

раз на ковектор, и получить скаляр. Наконец, финальный штрих: любой тензор можно представить как сумму (конечную, в зависимости от размерности) таких

-объектов (образующих в пространстве тензоров базис). Например, тензор ранга

(билинейная форма) в пространстве

измерений - требует

двоек линейных форм.
Для билининейной формы я не знаю хорошего геометрического образа. Это нечто типа обобщения закона скалярного произведения. В обычном евклидовом скалярном произведении все направления равнозначны, а углы вычисляются между истинными направлениями векторов. Билинейные формы позволяют считать направления имеющими "разный вес", и давать результат, как если бы один из сомножителей перед умножением был повёрнут куда-то в сторону. По сути, можно считать, что с одним сомножителем делают произвольное преобразование, и только потом берут скалярное произведение - только это не очень подходит для пространств без скалярного произведения.
Из билинейной формы можно сделать квадратичную форму, приравняв её операнды друг другу. Но сама по себе билинейная форма - более богатый объект.