Artificial Intelligence && Deep Learning

الذهاب إلى القناة على Telegram

Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers With advertising offers contact:

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Artificial Intelligence && Deep Learning

تُعد قناة Artificial Intelligence && Deep Learning (@deeplearning_ai) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 57 993 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 291 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 5 961 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 57 993 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -193، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -1، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 11.05‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً N/A‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل github, learning, estimation, dataset, engineer.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers With advertising offers contact:”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 01 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

57 993

المشتركون

-124 ساعات

-177 أيام

-19330 أيام

6 407

عرض المشاهدات

لا توجد بيانات24 ساعات

لا توجد بيانات48 ساعات

11.05%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

57 993

Navin_Kumar_Manaswi_Deep_Learning.pdf11.25 MB

57 993

Deep Learning with Applications Using Python

57 993

https://towardsdatascience.com/generative-adversarial-networks-for-data-augmentation-experiment-design-2873d586eb59

57 993

https://medium.com/@osanseviero/best-ai-papers-of-the-week-jan-7-jan-11-6e78347de8ed

57 993

Machine Learning Refined (en)_NEW.pdf10.89 MB

57 993

University of California, Berkeley full course 2018 This course will introduce the basic ideas and techniques underlying the design of intelligent computer systems. A specific emphasis will be on the statistical and decision-theoretic modeling paradigm. By the end of this course, you will have built autonomous agents that efficiently make decisions in fully informed, partially observable and adversarial settings https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

57 993

http://arxiv.org/abs/1901.00363

57 993

https://medium.freecodecamp.org/how-to-improve-your-data-structures-algorithms-and-problem-solving-skills-af50971cba60?source=rss----336d898217ee---4

57 993

https://becominghuman.ai/machine-learning-vs-human-learning-part-2-2b919a8cf449

57 993

Deep Learning | Study Notes https://medium.com/@hello.pierreportal/deep-learning-equations-to-remember-a8c5d769c201

57 993

https://mlnotebook.github.io/

57 993

Machine Learning Notebook A resource for machine learning with Python

57 993

https://github.com/mdbloice/Augmentor

57 993

Image augmentation library in Python for machine learning

57 993

https://www.kaggle.com/adityaecdrid/mnist-with-keras-for-beginners-99457

57 993

MNIST with Keras for Beginners

57 993

https://blog.github.com/2019-01-07-new-year-new-github/

57 993

https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/index.html

57 993

Machine Learning Cheatsheet. Brief visual explanations of machine learning concepts with diagrams, code examples and links to resources for learning more.