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
Gaussian processes for modern machine learning systems
Gaussian processes for modern machine learning systems

GPyTorch Gaussian processes for modern machine learning systems.

Need help getting started with Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV? Comprehensive guideline from Adrian Rosebrock (foudner of pyimagesearch) from beginner to advanced level with practical examples:

The current state of AI and Deep Learning: A reply to Yoshua Bengio. Interesting article to know current state and future perspectives of AI and Deep Learning from experts of the field

You are still thinking which Machine Learning framework to learn or use your projects. In 2019, the war for ML frameworks has two remaining main contenders: PyTorch and TensorFlow.

⚠ Message was hidden by channel owner

If you want to start Deep Learning, but you are thinking about how to start then this article will help you. Here is listed completely free and open-sourced courses in your hand

original source: "World economic forum"

"Talk to books" is a search tool that lets you find the most relevant passages from any book. Tool from Google's AI (100,000 scanned books with 600 million sentences) https://books.google.com/talktobooks/

"Hide and Seek" or "Catch Me if You Can!" game from OpenAI. Only this time the computer is playing it
"Hide and Seek" or "Catch Me if You Can!" game from OpenAI. Only this time the computer is playing it

Learn what parts of the image does a deep learning model pay attention to. AttentioNN to describe attention in neural network
Learn what parts of the image does a deep learning model pay attention to. AttentioNN to describe attention in neural networks.