لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

DLeX: AI Python

الذهاب إلى القناة على Telegram

هوش‌مصنوعی و برنامه‌نویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام DLeX: AI Python

تُعد قناة DLeX: AI Python (@ai_python) في القطاع اللغوي الفارسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 284 مشتركاً، محتلاً المرتبة 6 234 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 16 500 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 284 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 نوفمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -58، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.24‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.67‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 754 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 569 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 18.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل مصنوعی, توییتر, ماهواره, داده, فناوری.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“هوش‌مصنوعی و برنامه‌نویسی توییتر : https://twitter.com/NaviDDariya لینک پیام ناشناس، جهت انتقادات، حرف و حدیث و پیشنهادات : https://t.me/mahtabak_nashenas_bot?start=1dOIcE18ITmb5Htw1M7zgq”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 14 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

21 284

المشتركون

-924 ساعات

-157 أيام

-5830 أيام

1 754

عرض المشاهدات

~ 56924 ساعات

~ 66848 ساعات

8.24%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

أرشيف المشاركات

21 284

2017 #Python #Data_Structures and #Algorithms

21 284

مناسبترین #کتاب برای #طراح_سایت با #جنگو دراین کتاب همچنین به #css هم پرداخته شده است Test-Driven Development With Python 🔥@ai_python

21 284

Deep Learning: http://course.fast.ai NLP: http://bit.ly/fastai-nlp Comp Linear Algebra: http://github.com/fastai/numerical-linear-algebra Bias, Ethics, & AI: http://fast.ai/topics/#ai-in-society Debunk Pipeline Myth: http://bit.ly/not-pipeline AI Needs You: http://bit.ly/rachel-TEDx Ethics Center: http://bit.ly/USF-CADE ❇️ @AI_Python_EN

21 284

لیست مقالات پذیرش شده در کنفرانس Neurips https://neurips.cc/Conferences/2019/AcceptedPapersInitial #کنفرانس #مقاله #هوش_مصنوعی #الگوریتمها #منابع ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_en

21 284

🔷داده یکی از ارزشمندترین و مهم ترین سرمایه های سازمان ها و کسب و کارها می باشد و برای نگهداری و تولید این سرمایه فرصت های شغلی بسیاری وجود دارد که راه رسیدن به ثروت را برای متخصصان این حوزه هموار می سازد اگر شما هم علاقه مند به متخصص شدن در این حوزه هستید با ما تماس بگیرید ☎️مشاوره وثبت نام ۶۶۰۷۵۶۴۱-۶۶۰۷۵۶۲۶ جزئیات دوره تربیت دانشمند داده ↙️ http://bit.ly/2pwzWmp جزئیات دوره تربیت مهندس داده↙️ http://bit.ly/2Mys1NB 🔷با کانال تلگرام ما همراه باشید↙️ https://t.me/joinchat/AAAAAD6fyUw0AYXKLGbkow 🌐www.SCTAE.info

21 284

یادگیری ماشین با نرم افزار R #یادگیری_ماشین #برنامه_نویسی #منابع #آموزش #الگوریتمها #MachineLearning ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

21 284

سخنرانی ارتور بنجامین در مورد اینکه افراد رو در چه حوزه ای باید تربیت کرد! ریاضیات یا احتمالات !! @Data_Experts

21 284

Training Data این سایت هم دیتاست‌های مناسب رو یکجا جمع‌آوری کرده و در دسترس قرار داده و هم کمک می‌کنه از همون مدل‌های اولیه برای لیبل زدن دیتاهای بیشتر استفاده کنید.

21 284

مقاله داغ Detect Online Trolls in Elections https://arxiv.org/abs/1910.07130 #هوش_مصنوعی #منابع #داده_کاوی #مقاله #AI #ArtificialIntelligence #datamining ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

21 284

راه فراگیری علم داده برای مبتدیان #منابع #علم_داده #آموزش #DataScience ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

21 284

تمام تغییرات مهم شبکه‌های کانولوشن تا ۲۰۱۸ : Paper link

21 284

35 پروژه علم داده #منابع #علم_داده #آموزش #DataScience 💠 Link ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

21 284

By using GTrXL we find large performance gains in reinforcement learning tasks requiring memory and integration of experience through time compared to LSTM, whilst not compromising on more reactive RL tasks. This architecture really shines on some continuous control tasks requiring long temporal memory horizons, and compared to previous work doesn't require any auxiliary losses.

21 284

Transformers working for RL! Two simple modifications: move layer-norm and add gating creates GTrXL: an incredibly stable and effective architecture for integrating experience through time in RL. https://arxiv.org/abs/1910.06764 ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

21 284

Uncertainty Quantification in Deep Learning https://www.inovex.de/blog/uncertainty-quantification-deep-learning/

21 284

A new antibody search engine with publication data. #Free online platform for academic scientists! #openaccess #openscience #phdchat https://landing.benchsci.com/

21 284

Slides https://t.co/X5gKgF11bE New optimization: competitive gradient descent (CGD) for training GAN/multi-agent systems. Implicit competitive regularization from CGD means that we get SOTA with no explicit gradient penalty, better stability and no mode collapse #AI #DeepLearning ❇️ @AI_Python ✴️ @AI_Python_EN

21 284

Bayesian Optimization Meets Riemannian Manifolds in Robot Learning Jaquier et al.: https://lnkd.in/gEv2b5g #BayesianOptimization #Robotics #MachineLearning

21 284

Convolutional #NeuralNetworks have become a foundational network architecture for numerous deep learning-based #ComputerVision tasks. Here, Heartbeat contributor Brian Mwangi explores their evolution in this excellent review of the research. https://bit.ly/32fkz0p

21 284

🔸 مقاله جالبی در مورد مقایسه کامل بین ۲ فریم ورک PyTorch و TensorFlow #معرفی_ابزار #فریم_ورک #یادگیری_ماشین