ar
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

الذهاب إلى القناة على Telegram

Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_science

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Computer Science and Programming

تُعد قناة Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 142 711 مشتركاً، محتلاً المرتبة 816 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 87 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 142 711 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 15 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -1 289، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -46، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.44‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.85‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 9 197 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 646 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 17.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_sc...

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 16 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

142 711
المشتركون
-4624 ساعات
-2077 أيام
-1 28930 أيام
أرشيف المشاركات
Thrilled to be teaching a new course on Deep Unsupervised Learning with Peterxichen (ImprovedGAN, InfoGAN, PixelCNN++, VLAE, PixelSNAIL, Flow++), Hojonathanho (Flow++, GAIL), Aravind(Flow++): * Lectures * Homeworks

Google IO 2019 keynote. Learn about the latest product and platform innovations at Google in a Keynote Several improvements are introduced this year in AI + Software + Hardware integration. 👇

Great Tensorflow tutorial Series from Hvass Laboratories, which one of the most dominating Deep Learning Framework with practical examples

SafeML ICLR 2019 Workshop accepted papers list. Read and explore new horizons of Machine Learning

I highly recommend the Cornell University's "Machine Learning for Intelligent Systems (CS4780/ CS5780)" course taught by Associate Professor Kilian Q. Weinberger.

"One Model to Rule Them All" Christoph Molnar. Some experienced toughts how to work effectively with your Machine Learning model(project)

Deep Learning lecture

Deep Learning lecture The full deck of (600+) slides, by Professor Gilles Louppe. PDF file available here:

Faster in Python with Line-of-Code Completions. Machine-learning applied to programming in Python.

Imrove your skills by Learning and Practicing Python, Machine Learning, Deep Learning (beginner, intermediate, advanced topic
Imrove your skills by Learning and Practicing Python, Machine Learning, Deep Learning (beginner, intermediate, advanced topic). Complete tutorial categorized series from data-flair

Translate in Google Sheets