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 140 414 مشتركاً، محتلاً المرتبة 811 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 87 في منطقة إيطاليا.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 140 414 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 02 سبتمبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -753، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.00‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.00‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 11 237 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 812 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 14.
  • 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 03 سبتمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

Buy Ad
140 414
المشتركون
-124 ساعات
-2397 أيام
-75330 أيام
أرشيف المشاركات
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

This is a great place to share resources with other, here is Global Artificial Community platform, where you can find questions, discussions solutions only about #AI. And also there are some upcoming great features, which will really usefull for us. Visit, login, share and be more related with #AI stuff.

Great article from Analytics Vidhya: "A Step-by-Step NLP Guide to Learn ELMo for Extracting Features from Text". * However you can utilize ElMo for several domains: - Machine Translation - Language Modeling - Text Summarization - Named Entity Recognition - Question-Answering Systems

Discover open source Deep Learning code and pretrained models. Deep learning researchers easily find pre-trained models for a variety of platforms and uses. Great resource

De Facto list of book from Geeks of Deep Learning. Happy learning from up-to-date resources. Updated list 2019
De Facto list of book from Geeks of Deep Learning. Happy learning from up-to-date resources. Updated list 2019

Let's travel zoopark of GANs. Here is listed more than 300 (~) types of GANs family for different purposes. Happy travel and enjoy

Interpretable Machine Learning "A Guide for Making Black Box Models Explainable" by Christoph Molnar
Interpretable Machine Learning "A Guide for Making Black Box Models Explainable" by Christoph Molnar