AI and Machine Learning
الذهاب إلى القناة على Telegram
Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more! Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام AI and Machine Learning
تُعد قناة AI and Machine Learning (@machine_learning_courses) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 94 728 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 530 في فئة التعليم والمرتبة 3 007 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 94 728 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 16 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 896، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 30، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 10.17%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.68% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 631 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 538 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 18.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, llm, linkedin, linux, udemy.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more!
Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 17 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.
94 728
المشتركون
+3024 ساعات
+2527 أيام
+89630 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+567
في 16 قنوات
يونيو '26
+1 055
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+1 165
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+792
في 18 قنوات
Get PRO
مارس '26
+821
في 19 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+1 063
في 18 قنوات
Get PRO
يناير '26
+1 309
في 18 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+1 139
في 19 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1 241
في 20 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+1 504
في 18 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+2 028
في 18 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+2 762
في 19 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+2 186
في 25 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 398
في 17 قنوات
Get PRO
مايو '25
+2 047
في 22 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+1 711
في 24 قنوات
Get PRO
مارس '25
+2 847
في 23 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+3 008
في 22 قنوات
Get PRO
يناير '25
+3 423
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+4 022
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+5 156
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+2 670
في 21 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+3 586
في 23 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+3 742
في 21 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+4 400
في 25 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+4 554
في 25 قنوات
Get PRO
مايو '24
+6 333
في 15 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+1 997
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '24
+2 668
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 950
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+2 006
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 319
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+384
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+381
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+583
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+1 318
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+1 445
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+1 200
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 576
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+1 012
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+944
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+918
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+1 089
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+944
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+789
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+581
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+885
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+826
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+844
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+804
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+780
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+4 074
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '220
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '220
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '220
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '210
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+231
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+145
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+160
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+143
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+139
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+359
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+513
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 17 يوليو | +10 | |||
| 16 يوليو | +32 | |||
| 15 يوليو | +35 | |||
| 14 يوليو | +12 | |||
| 13 يوليو | +25 | |||
| 12 يوليو | +31 | |||
| 11 يوليو | +24 | |||
| 10 يوليو | +100 | |||
| 09 يوليو | +114 | |||
| 08 يوليو | +22 | |||
| 07 يوليو | +24 | |||
| 06 يوليو | +18 | |||
| 05 يوليو | +33 | |||
| 04 يوليو | +15 | |||
| 03 يوليو | +18 | |||
| 02 يوليو | +22 | |||
| 01 يوليو | +32 |
منشورات القناة
📄 ColQwen2: document search considering visual layout
ColQwen2 is a modified version of the ColPali model designed to search documents by their visual features, not just by text.
🔧 How it works:
• Each page is processed as an image
• Qwen2-VL is used to extract not only text but also tables, charts, layout
• Multivector embeddings are created
• Search is based on comparing these vectors (late interaction)
📌 Why this is needed:
This approach helps to find the right documents more accurately — especially if they contain complex structure, tables, or non-standard format.
Suitable for:
– PDF files
– Scanned documents
– Presentations and reports with visual elements
https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/colqwen2
| 2 | 📱Artificial intelligence
📱Build with AI: Advanced Production-Ready Gradio Applications | 4 227 |
| 3 |  🔅 Build with AI: Advanced Production-Ready Gradio Applications
📝 Build advanced, production-ready AI apps with Gradio, LangChain, Docker, and cloud deployment.
🌐 Author: Deepak Goyal
🔰 Level: Advanced
⏰ Duration: 1h 19m
📋 Topics: Artificial Intelligence, Application Development
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 4 181 |
| 4 |  🚀 Top AI Algorithms & Their Use-Cases
A quick reference to essential AI algorithms and how they’re applied in real projects:
Supervised Learning
- Linear Regression: Predicting house prices based on features
- Logistic Regression: Spam email classification
- Decision Trees: Customer churn prediction
- Random Forest: Stock price prediction
- Gradient Boosting: Credit scoring for loan approval
- K-Nearest Neighbors (KNN): Movie recommendation systems
- Naive Bayes: Text classification (e.g., spam or not)
- Support Vector Machines (SVM): Handwriting recognition in digit datasets
Unsupervised Learning
- K-Means Clustering: Customer segmentation for marketing
- Principal Component Analysis (PCA): Image compression
- Gaussian Mixture Model (GMM): Anomaly detection in network security
- Association Rule Learning: Market basket analysis in retail
Deep Learning & Neural Networks
- Neural Networks: Facial recognition
- Recurrent Neural Networks (RNN): Sentiment analysis in text
- Long Short-Term Memory (LSTM): Stock market prediction
- Word Embeddings: Improving search engine relevance
Optimization & Other Techniques
- Genetic Algorithms: Optimize supply chain logistics
- Ant Colony Optimization: Solving traveling salesman problem
- Reinforcement Learning: Game playing (e.g., AlphaGo)
- Natural Language Processing (NLP): Chatbots for customer support
Each algorithm has unique strengths that power solutions across industries from finance and marketing to security and entertainment. | 6 476 |
| 5 |  Uncensored AI is here
Tired of another "I can't help you with that" from your AI?
OpenChat is an uncensored AI bot inside Telegram that answers anything you ask. Yes – absolutely anything.
It takes on the real tasks other AIs refuse: sketchy advice, a spicy story, a shady idea, a straight how-to. It also reads any photo or voice note you send. Fully private.
Try it free: t.me/theopenchat_bot | 3 505 |
| 6 | 🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning
144k| 🔰 Zero To Mastery
133k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
124k| 🔰 Learn Python 3
097k| 🔰 Learn JavaScript
094k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Artificial Intelligence
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
066k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
063k| 🔰 React and NextJs
050k| 🔰 Business and Finance
050k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 AI Tools
042k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 Udemy Learning
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 ZTM Courses
040k| 🔰 Mobile Apps
035k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
034k| 🔰 Soft Skills
034k| 🔰 Codedamn Courses
030k| 🔰 Coding Interview
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Crypto Tutorials
024k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel! | 1 959 |
| 7 |  ⭐️ Want to become an AI/ML Engineer?
Here’s a simple 15-step roadmap – from learning Python to building real-world projects. | 8 005 |
| 8 | GigaChat 3.5 Ultra Publicly Released — The New Generation of the Flagship Model
The GigaChat team has released GigaChat 3.5 Ultra as open source—a new 432B model under the MIT license. This is the first open-source hybrid of GatedDeltaNet and MLA scaled to hundreds of billions of parameters, featuring a proprietary training recipe we refined through more than 1,500 experiments. The model has grown in terms of code, mathematics, agent scenarios, and application domains—yet it’s 40% smaller than GigaChat 3.1 Ultra.
What’s inside:
🔘A proprietary hybrid MLA + Gated DeltaNet architecture with a dedicated stabilization framework, without which this hybrid setup would not train reliably at this scale;
🔘 Gated Attention: the model can locally down-weight overly strong signals from the attention layer;
🔘GatedNorm: normalization with an explicit gate that controls signal magnitude across features;
🔘Approximately 4x lower KV cache per token: with the same memory budget, the model can support 2.14x longer context and deliver a 20% throughput increase under load;
🔘Two MTP heads, enabling up to 2.2x faster generation;
🔘FP8 across all training stages with no quality degradation compared with bf16, enabled by custom Triton and CUDA kernels;
🔘A new online RL stage after SFT and DPO.
Results:
🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Base outperforms DeepSeek V3.2 Exp Base and DeepSeek V4 Flash Base on average across a set of general, math, and code benchmarks:
🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Instruct is comparable to DeepSeek V3.2 in terms of average score, despite having half the size;
🔘 According to the MiniMax-M2.7 LLM judge, the average win rate against GigaChat 3.1 Ultra is 75.9%, and against GPT-5 is 68.7%.
The entire stack — data (our own LLM-filtered Common Crawl, 600+ programming languages in the code), architecture, training methodology, and infrastructure — was built end-to-end by GigaChat team.➡️ HuggingFace | 3 381 |
| 9 |  📕 RAG Pipeline vs Self RAG vs Agentic RAG | 9 693 |
| 10 | 📱Artificial intelligence
📱AI Model Compression Techniques: Building Cheaper, Faster, and Greener AI | 11 887 |
| 11 |  🔅 AI Model Compression Techniques: Building Cheaper, Faster, and Greener AI
📝 Learn how to make AI models faster, smaller, and more sustainable with practical techniques like pruning, quantization, and distillation.
🌐 Author: Tejas Chopra
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 55m
📋 Topics: Model Compression, Artificial Intelligence
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 11 716 |
| 12 |  🐶 ASO Corgi — platform for the App Store developers.
Find the keywords your apps and competitors rank for, and track positions across every country in one place.
🔑 Keyword research: by topic, by your app's languages, from App Store suggestions, by competitors, and with AI analysis.
• Rankings by country — history, charts, demand score (0–100)
• Global search across any App Store storefront
• ASO assistant builds your listing for each locale
• App Store top charts for any country
🎁 14 days of Pro, free 👇 (no card required)
https://asocorgi.com/?promo=promo14&utm_source=machine_learning_courses&utm_medium=telegram&utm_campaign=launch | 1 978 |
| 13 | Designing
Machine Learning
Systems.pdf | 14 015 |
| 14 |  📚 Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications | 13 940 |
| 15 |  💡 Your Gateway to Exclusive Content
🔐 What is The Premium Vault?
We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside?
1⃣ Tutorials, and resources across various premium sites
🔢 Movies, TV Shows and Documentaries
🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🚫 What You Won't Find Here:
No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers.
🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4 | 2 634 |
| 16 |  📢 Hugging Face is now integrated with Kaggle Notebooks
Starting today, Kaggle users can directly use any Hugging Face models in their notebooks — without manual downloads, token setup, or additional libraries.
🤝 Hugging Face and Kaggle platforms announced a partnership that will allow competition participants and researchers to work with the latest SOTA models literally "out of the box."
🔥 This is just the first step: teams are already working on further integration to make working with HF models even more convenient within the Kaggle ecosystem.
🔗 You can try it right now — support is already included in the Kaggle Notebooks environment.
https://huggingface.co/blog/kaggle-integration | 14 764 |
| 17 |  🔎 Using TensorFlow Object Detection API with OpenVINO™
🛠 TensorFlow, or TF for short, is an open-source framework for machine learning.
🔰 The TensorFlow Object Detection API is an open-source computer vision framework built on top of TensorFlow.
🔰It is used for building object detection and instance segmentation models that can localize multiple objects in the same image.
🔰TensorFlow Object Detection API supports various architectures and models, which can be found and downloaded from the TensorFlow Hub.
🌐 Links: Github | 13 556 |
| 18 | 📦 Exercise Files | 13 751 |
| 19 | 📱Artificial intelligence
📱🆕 Applied AI: Getting Started with Hugging Face Transformers | 13 452 |
| 20 | 📱Artificial intelligence
📱Applied AI: Getting Started with Hugging Face Transformers | 14 486 |
