Artificial Intelligence
الذهاب إلى القناة على Telegram
🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Artificial Intelligence
تُعد قناة Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 71 648 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 793 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 4 416 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 71 648 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -376، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -23، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.25%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.58% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 483 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 129 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 7.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, linkedin, linux, udemy, 040k|.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel
Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
71 648
المشتركون
-2324 ساعات
-1957 أيام
-37630 أيام
جارٍ تحميل البيانات
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+295
في 18 قنوات
سبتمبر '26
+211
في 18 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+576
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+1 193
في 17 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+950
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+1 050
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+654
في 19 قنوات
Get PRO
مارس '26
+353
في 19 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+513
في 17 قنوات
Get PRO
يناير '26
+646
في 18 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+1 002
في 20 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+929
في 19 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+868
في 18 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+1 098
في 18 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+991
في 20 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+419
في 22 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+152
في 18 قنوات
Get PRO
مايو '25
+450
في 20 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+267
في 18 قنوات
Get PRO
مارس '25
+799
في 19 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+927
في 19 قنوات
Get PRO
يناير '25
+1 299
في 7 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+1 905
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+3 854
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+2 078
في 23 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 544
في 23 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+2 362
في 27 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+2 654
في 22 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+5 747
في 29 قنوات
Get PRO
مايو '24
+6 469
في 21 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+2 348
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '24
+3 570
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 385
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '24
+1 067
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 035
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+1 072
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+1 339
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+1 488
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+2 201
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+2 059
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+2 152
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 847
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+1 426
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+1 794
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+1 598
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+1 662
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+1 661
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+1 653
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+480
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+688
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+658
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+627
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+494
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+544
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+309
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+560
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+507
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+273
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+200
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+139
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+128
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+122
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+120
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+133
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+690
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 26 أكتوبر | 0 | |||
| 25 أكتوبر | 0 | |||
| 24 أكتوبر | 0 | |||
| 23 أكتوبر | 0 | |||
| 22 أكتوبر | 0 | |||
| 21 أكتوبر | 0 | |||
| 20 أكتوبر | 0 | |||
| 19 أكتوبر | 0 | |||
| 18 أكتوبر | 0 | |||
| 17 أكتوبر | 0 | |||
| 16 أكتوبر | 0 | |||
| 15 أكتوبر | 0 | |||
| 14 أكتوبر | +1 | |||
| 13 أكتوبر | 0 | |||
| 12 أكتوبر | +5 | |||
| 11 أكتوبر | 0 | |||
| 10 أكتوبر | 0 | |||
| 09 أكتوبر | +75 | |||
| 08 أكتوبر | +54 | |||
| 07 أكتوبر | +5 | |||
| 06 أكتوبر | 0 | |||
| 05 أكتوبر | 0 | |||
| 04 أكتوبر | 0 | |||
| 03 أكتوبر | +91 | |||
| 02 أكتوبر | +64 | |||
| 01 أكتوبر | 0 |
منشورات القناة
| 2 |  🔅 Responsible AI and Application Development
📝 Learn all of the steps of creating an AI application with machine learning (ML), ensuring fairness and mitigating biases throughout the process.
🌐 Author: Laurence Moroney
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 37m
📋 Topics: AI Software Development, Responsible AI, Artificial Intelligence
🔗 Join Machine Learning for more courses | 1 623 |
| 3 |  +2Machine Learning vs. Deep Learning | 2 344 |
| 4 |  +3Machine Learning vs. Deep Learning | 2 117 |
| 5 |  +3Machine Learning vs. Deep Learning | 1 650 |
| 6 |  +3Machine Learning vs. Deep Learning
🤖 Machine Learning: Requires engineered features + clean data.
Examples: Credit scoring (Logistic Regression), sales forecast (Decision Trees).
🧠 Deep Learning: Takes raw data (pixels, text, audio). It learns features end-to-end via hidden layers.
Examples: Self-driving cars (CNN), voice assistants (RNN), LLMs (Transformers).
ML needs your brain. DL builds its own. | 1 689 |
| 7 | 🤖 IMPORTANT AI TERMS & TOOLS YOU SHOULD KNOW 🧠
If you want to understand modern AI better, these are some of the most important terms and tools to know.
🧠 1. Generative AI
AI that can create new content such as:
✔️ Text
✔️ Images
✔️ Audio
✔️ Video
✔️ Code
Examples include ChatGPT, Gemini and Claude.
💬 2. Large Language Model (LLM)
An AI model trained on large amounts of text to understand and generate human-like language.
LLMs power many modern AI chatbots and writing tools.
📝 3. Prompt
A prompt is the instruction or input you give to an AI system.
A clear and specific prompt generally helps you get more useful results.
🎯 4. Prompt Engineering
The practice of designing and improving prompts to get better results from AI models.
It can involve giving context, defining the task, specifying the format and providing examples.
🔢 5. Tokens
AI models process text as tokens rather than simply reading complete words.
A token can represent a word, part of a word, punctuation, or other pieces of text.
📚 6. Context Window
The amount of information an AI model can consider within a conversation or request.
A larger context window allows a model to work with more text and information at once.
🧩 7. Fine-Tuning
A process of further training an existing AI model on specific data to improve its performance for a particular task or domain.
🔎 8. RAG
RAG stands for Retrieval-Augmented Generation.
It allows an AI system to retrieve relevant information from external sources and use it when generating an answer.
This can be useful for working with company documents, knowledge bases and other specific information.
🤖 9. AI Agent
An AI agent is a system that can use AI to plan and perform multiple steps toward a goal, sometimes using external tools or applications.
For example, an agent could research information, analyze it and then prepare a report.
🔌 10. API
An API allows different software systems to communicate with each other.
AI APIs allow developers to integrate AI capabilities into websites, apps and other software.
⚡️ 11. Machine Learning
A branch of AI where systems learn patterns from data and use those patterns to make predictions or decisions.
🧠 12. Deep Learning
A type of machine learning that uses neural networks with multiple layers to learn complex patterns.
It is widely used in areas such as computer vision, speech and language processing.
🕸 13. Neural Network
A machine-learning model inspired by the way biological neural networks are structured.
Neural networks are a foundation of many modern AI systems.
👁 14. Multimodal AI
AI that can work with multiple types of information, such as:
✔️ Text
✔️ Images
✔️ Audio
✔️ Video
This allows AI systems to understand and generate different forms of content.
🛠 15. AI Tools You Should Know
Some popular categories of AI tools include:
✔️ ChatGPT — AI assistant, writing, research and problem-solving
✔️ Gemini — AI assistant and multimodal tasks
✔️ Claude — Writing, analysis and coding
✔️ Perplexity — AI-powered search and research
✔️ Midjourney — AI image generation
✔️ Runway — AI video generation and editing
✔️ GitHub Copilot — AI-assisted coding
✔️ ElevenLabs — AI voice generation | 2 344 |
| 8 |  7 Layers of LLM Stack | 2 637 |
| 9 |  4 learning paradigms in machine learning, explained visually:
1. Transfer Learning
2. Fine-tuning
3. Multi-task Learning
4. Federated Learning | 3 816 |
| 10 |  💡 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 | 3 860 |
| 11 | 📱Machine Learning
📱RAG Tuned AIs with the Cohere API Platform | 4 057 |
| 12 |  🔅 RAG Tuned AIs with the Cohere API Platform
📝 Learn how to develop RAG-based AI tuning with Cohere's API platform, optimizing models for various cloud environments.
🌐 Author: Ray Villalobos
🔰 Level: General
⏰ Duration: 21m
📋 Topics: Retrieval-Augmented Generation
🔗 Join Machine Learning for more courses | 4 066 |
| 13 |  🧠 Understanding Machine learning algorithms | 4 724 |
| 14 |  Not all Machine Learning algorithms learn the same way.
Choosing the right one can make or break your model.
This visual breaks down:
🔹 How ML algorithms differ
🔹 Supervised vs Unsupervised learning
🔹 Model complexity (simple → deep)
🔹 Popular algorithm families
🔹 Real-world business impact
📊 From Linear Models to Tree-Based Models to Neural Networks, every algorithm is a trade-off between:
✅ Accuracy
⚡️ Speed
🧩 Interpretability
📈 Real example:
The right algorithm improved customer churn prediction by +15% accuracy - turning lost users into retained customers. | 5 455 |
| 15 |  Exploring Data & AI Career Paths: Which Role Fits You?
The world of data offers diverse opportunities – here’s a breakdown of key roles in AI and data science:
1️⃣ ML Engineers
- Design and optimize data pipelines
- Work closely with data engineers
- Focus on scalable ML systems
2️⃣ ML Ops Specialists
- Manage databases & data tools
- Master storytelling & visualization
- Ensure smooth model deployment
3️⃣ Data & Analytics Experts
- Apply stats & ML modeling
- Run experiments & A/B tests
- Deliver business insights
- Specialize in metrics & reporting
Why This Matters
✅ High demand across industries
✅ Competitive salaries in tech
✅ Opportunities to work with cutting-edge AI | 4 954 |
| 16 | 🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Zero To Mastery
133k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
125k| 🔰 Learn Python 3
096k| 🔰 Learn JavaScript
096k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Artificial Intelligence
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
068k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
062k| 🔰 React and NextJs
052k| 🔰 Business and Finance
051k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
050k| 🔰 AI Tools
042k| 🔰 Udemy Learning
041k| 🔰 Best Telegram Channels
-◦-◦--◦-
041k| 🔰 ZTM Courses
039k| 🔰 Mobile Apps
035k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Soft Skills
034k| 🔰 Codedamn Courses
030k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Coding Interview
026k| 🔰 Agentic AI Coding
025k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel! | 1 293 |
| 17 | 📱Machine Learning
📱How to Use AI Reasoning Models: Practical Applications with Hands-On Exercises | 5 538 |
| 18 |  🔅 How to Use AI Reasoning Models: Practical Applications with Hands-On Exercises
📝 Develop the know-how and skills to leverage OpenAI's o-Series models for advanced reasoning tasks, business applications, and scientific research.
🌐 Author: Anurag Karuparti
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 59m
📋 Topics: Azure AI Studio, OpenAI API, Large Language Models
🔗 Join Machine Learning for more courses | 5 403 |
| 19 |  Normalization vs Standardization: Why They’re Not the Same
People treat these two as interchangeable. they’re not.
👉 Normalization (Min-Max scaling):
Compresses values to 0–1.
Useful when magnitude matters (pixel values, distances).
👉 Standardization (Z-score):
Centers data around mean=0, std=1.
Useful when distribution shape matters (linear/logistic regression, PCA).
🔑 Key idea:
Normalization preserves relative proportions.
Standardization preserves statistical structure.
Pick the wrong one, and your model’s geometry becomes distorted. | 6 157 |
| 20 | 🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Zero To Mastery
133k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
125k| 🔰 Learn Python 3
096k| 🔰 Learn JavaScript
095k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Artificial Intelligence
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
067k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
062k| 🔰 React and NextJs
052k| 🔰 Business and Finance
051k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 AI Tools
042k| 🔰 Udemy Learning
041k| 🔰 Best Telegram Channels
-◦-◦--◦-
041k| 🔰 ZTM Courses
039k| 🔰 Mobile Apps
035k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Soft Skills
034k| 🔰 Codedamn Courses
030k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Coding Interview
026k| 🔰 Agentic AI Coding
024k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel! | 1 121 |
