متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
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:
إظهار المزيد📈 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 58 023 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 289 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 6 003 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 023 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -193، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 17، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.42%. 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 5 467 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 0 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 16.
- 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 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
58 023
المشتركون
+1724 ساعات
-237 أيام
-19330 أيام
أرشيف المشاركات
Hierarchical Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation
PyTorch implementation
Github: https://github.com/NVIDIA/semantic-segmentation
Video: https://www.youtube.com/watch?v=odAGA7pFBGA&feature=youtu.be
Paper: https://arxiv.org/abs/2005.10821
Method Details: https://www.cityscapes-dataset.com/method-details/?submissionID=7836
Multi-scale inference is commonly used to improve the results of semantic segmentation. combining multi-scale predictions. it to be roughly 4x more memory efficient to train than other recent approaches. In addition to enabling faster training, this allows us to train with larger crop sizes which leads to greater model accuracy.
The top 10 computer vision papers in 2020 with video demos, articles, code, and paper reference.
https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html
Join: https://t.me/DeepLearning_ai
Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net
https://deepai.org/publication/fast-and-furious-real-time-end-to-end-3d-detection-tracking-and-motion-forecasting-with-a-single-convolutional-net
Join: https://t.me/DeepLearning_ai
Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net
Real-Time Lane Detection and alerts for Autonomous Driving
medium: https://towardsdatascience.com/real-time-lane-detection-and-alerts-for-autonomous-driving-1f0a021390ee
paper: https://arxiv.org/pdf/1807.01726.pdf
github repo: https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
Join: https://t.me/DeepLearning_ai
Link of those books : https://bit.ly/2HXmaTK
join: https://t.me/DeepLearning_ai
Code accompanying the NeurIPS 2020 oral paper
Network-to-Network Translation with Conditional Invertible Neural Networks
Paper: https://compvis.github.io/net2net/
source codes: https://github.com/CompVis/net2net?utm_source=Deep+Learning+Weekly&utm_campaign=b85cddf829-EMAIL_CAMPAIGN_2019_04_24_03_18_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_384567b42d-b85cddf829-156293989
join: https://t.me/DeepLearning_ai
NeurIPS 2020
NeurIPS (Neural Information Processing Systems), the largest machine learning and computational neuroscience conference will be held online on Dec 6-12.
https://crossminds.ai/explore/
join: https://t.me/DeepLearning_ai
https://t.me/MachineLearning_Programming
The International Conference on Machine Learning (ICML) is the premier gathering of professionals dedicated to the advancement of the branch of artificial intelligence known as machine learning.
1. https://lnkd.in/dXZWGUG
2. https://icml.cc/
3. https://t.me/DeepLearning_ai
4 Top AI/ML Github Repositories in November 2020
1. PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization: 2,558 Stars
2. Microsoft: Bring Old Photos Back To Life: 2892 Stars
3. Project Sherlock: 1952 Stars
1. https://towardsdatascience.com/4-top-ai-ml-github-repositories-in-november-2020-aa51656aaab9
2. https://t.me/DeepLearning_ai
10 Best and Free Machine Learning Courses, Online
https://www.kdnuggets.com/2019/12/best-free-machine-learning-courses-online.html
1. https://t.me/DeepLearning_ai
2. https://t.me/MachineLearning_Programming
Deep Learning Weekly
1. Industry
2. Mobile + Edge
3. Learning
4. Libraries & Code
5. Datasets
6. Papers & Publications
https://us16.campaign-archive.com/?u=de53bead690affb8e9a21de8f&id=0132de8f48
https://t.me/DeepLearning_ai
130 Machine Learning Projects Solved and Explained
https://medium.com/the-innovation/130-machine-learning-projects-solved-and-explained-605d188fb392
1. https://t.me/DeepLearning_ai
2. https://t.me/MachineLearning_Programming
Collection of books, papers, list of papers, blog or blog posts, articles.
1. https://github.com/marcofavorito/my-bookshelf/blob/master/bookshelf.tsv
2. https://t.me/DeepLearning_ai
New Approaches to Object Detection
source code: https://github.com/Ximilar-com/xcenternet
paper : https://arxiv.org/abs/1904.07850
https://towardsdatascience.com/new-approaches-to-object-detection-f5cbc925e00e
join: https://t.me/DeepLearning_ai
Multi-class object detection and bounding box regression with Keras, TensorFlow, and Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2020/10/12/multi-class-object-detection-and-bounding-box-regression-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/
JOIN: https://t.me/DeepLearning_ai
