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
Amazing Google Sheets feature. Did you know this?

Mini course in Deep Learning with PyTorch. Jupyter Notebook files and Slides also provided. Here is some content from repo: * ML and spiral classification, * CNN, * Salsa, * RNN, Word Language model, * Generative models, ........ * VAE, regularization Detailed explanation

"100 Days of Machine Learning" tutorial series with codes. Github repo. Some content example: * Data Preprocessing, * Simple Linear Regression, * Multiple Linear Regression, * Logistic Regression, * K nearest neighbours, * Math Behind Logistic, * Regression, * SVM, ......... * Digging Deeper| Mathplotlib |Pandas |Numpy, * Heirarchical Clustering Thanks for Avik Jain for sharing great tutorial

Deep Reinforcement Learning Lectures series from Bootcamp. August 2017. Video materials and slides are provided. Berkeley CA

Good day dear subscribers. Today, 12th april, our channel is celebrating its 1 year birhtday and our community are already more than 10K. Within this past 1 year we learn or still learning more about specific topics through channel. I try with my best to provide, keep going with contemporary knowladge and practice, as well as, keep in touch with things based on #AI, #ML, #DL, #DS, #Python. Thanks for being with us and Stay with us. If you have suggestion to improve channel's content or related things, please let me know. Thanks

computervisionnews-april2019.pdf3.06 MB

Computer Vision news from RSIP VISION. April 2019
Computer Vision news from RSIP VISION. April 2019

The most important concepts and features of scaPy: Advanced NLP in Python

Play with #GAN(Generative Adversarial Networks) in your browser and better understand what's going on inside network
Play with #GAN(Generative Adversarial Networks) in your browser and better understand what's going on inside network

Data Science Project - Analyzing Space Launches with Python
Data Science Project - Analyzing Space Launches with Python

Well explained Tutorial series: Transfer Learning, Natural Language Processing, Text classification, etc from Sebastian Ruder.

Another great lecture series from Stanford. CS224N Natural Language Processing with Deep Learning | Winter 2019