Artificial Intelligence

الذهاب إلى القناة على Telegram

🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM

إظهار المزيد

الشبكة:Zero To Mastery الهند4 710 التكنولوجيات والتطبيقات1 849...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Artificial Intelligence

تُعد قناة Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 70 551 مشتركاً، محتلاً المرتبة 1 849 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 4 710 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 70 551 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 20 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 983، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 12، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.02‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.78‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 4 954 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 257 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 6.
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 21 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

70 551

المشتركون

+1224 ساعات

+1157 أيام

+98330 أيام

4 954

عرض المشاهدات

~ 1 25724 ساعات

~ 1 78348 ساعات

7.02%

معدل المشاركة

~ 1

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

70 561

14 - Classification.zip7.59 MB

70 561

--- Part 3: Classification ---

70 561

05 - Simple Linear Regression.zip211.07 MB

70 561

--- Part 2: Regression ---

70 561

02 - Data Preprocessing.zip25.55 MB

70 561

--- Part 1: Data Preprocessing ---

70 561

01_Welcome_to_the_course!_Here_we_will_help_you_get_started_in_the.zip48.19 MB

70 561

🔰 Machine Learning A-Z [2026]: AI, AWS, Python & R + LLM Prize 🌟 4.5 - 203785 votes 💰 Original Price: $64.99 📖 Learn to create Machine Learning Algorithms in Python, R and AWS from two Data Science experts. Code templates included. 🔊 Taught By: Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves 📤 Download Full Course 📤 Download All Courses

70 561

Time Complexity of 10 Most Popular ML Algorithms

70 561

🖥 Mindmap to learn machine learning

70 561

📱Machine Learning 📱Applied Machine Learning: Value Estimation

70 561

🔅 Applied Machine Learning: Value Estimation 📝 Learn to build, evaluate, and deploy value estimation models using machine learning with Python. 🌐 Author: Matt Harrison 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 1h 52m 📋 Topics: Model Training, Machine Learning, Artificial Intelligence 🔗 Join Machine Learning for more courses

70 561

Machine Learning

70 561

🖥 Plexe 🛠 Plexe is a system that simplifies the creation of machine learning models by allowing users to describe their intent in natural language. 🔰 The system automatically generates functional models and is available as a Python library and cloud service. 🔰 Custom models are defined through a description including intent and input-output patterns, and can be created by a single team with support for distributed training using Ray. 🔰 Additionally, Plexe offers synthetic data generation and automatic schema inference features, supporting various LLM providers such as OpenAI and Anthropic. 🔗Links: https://github.com/plexe-ai/plexe

70 561

🖥 Top MLOps Truths Every Engineer Should Know (2026) 👇 • Python + ML libraries = your core skillset • Git is essential for model + experiment tracking • Cloud gives you the scale ML truly needs • Containers make ML environments reproducible • Kubernetes powers real ML production workloads • Clean data beats complex models every time • Monitor models continuously to catch drift early

70 561

📱Machine Learning 📱Machine Learning in Telecommunication: From Basics to Real-World Cases

70 561

🔅 Machine Learning in Telecommunication: From Basics to Real-World Cases 📝 Explore how machine learning optimizes telecom networks through predictive analytics, automation, and real-world applications like fault detection and traffic forecasting. 🌐 Author: Itelcotech 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 2h 11m 📋 Topics: Machine Learning, Telecommunications, Reinforcement Learning 🔗 Join Machine Learning for more courses

70 561

Learning n8n from scratch

70 561

Learning n8n from scratch

70 561

Learning n8n from scratch