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 58 018 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 290 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 5 977 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 58 018 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -204، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.58‎%. 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 5 556 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 26 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.

58 018

المشتركون

-824 ساعات

-287 أيام

-20430 أيام

5 556

عرض المشاهدات

لا توجد بيانات24 ساعات

لا توجد بيانات48 ساعات

9.58%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

58 018

. @DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 https://medium.freecodecamp.org/these-are-the-best-free-courses-to-learn-data-structures-and-algorithms-in-depth-4d52f0d6b35a

58 018

. @DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 MY FAVORITE FREE COURSES TO LEARN DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS IN DEPTH * Free Courses to Learn Data Structures and Algorithms * Easy to Advanced Data Structures * Data Structure Concepts in C * Algorithms Part 1 - Coursera * Data Structure in Java 10 Algorithm Books Every Programmer Should Read 10 Books to Prepare Technical Programming/Coding Job Interviews

58 018

https://towardsdatascience.com/gentle-dive-into-math-behind-convolutional-neural-networks-79a07dd44cf9 👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks... * Autonomous driving, healthcare or retail are just some of the areas where Computer Vision has allowed us to achieve things that, until recently, were considered impossible.

58 018

. @DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 https://medium.freecodecamp.org/more-project-ideas-to-improve-your-coding-skills-99f48d09bb4b

58 018

More project ideas to improve your coding skills an article containing 15 project ideas that you can build to level up your coding skills, and people were very excited about that resource. Also, the app-ideas repository has gotten almost 3000 stars since I published that article. That’s insane! 😱 👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 YouTube Channel aimed at teaching Machine Learning Channel link - https://www.youtube.com/BhaveshBhatt8791/

58 018

👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

Mastering OpenCV 3 (2nd edition) Get hands-on with practical Computer Vision using OpenCV 3 This book covers : Chapter 1, Cartoonifier and Skin Changer for Raspberry Pi Chapter 2, Exploring Structure from Motion Using OpenCV Chapter 3, Number Plate Recognition Using SVM and Neural Networks Chapter 4, Non-Rigid Face Tracking Chapter 5, 3D Head Pose Estimation Using AAM and POSIT Chapter 6, Face Recognition Using Eigenfaces or Fisherfaces Chapter 7, Natural Feature Tracking for Augmented Reality 👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 https://medium.freecodecamp.org/how-to-be-a-great-programmer-34939494996d

58 018

How to be a great programmer What sets apart the really great programmers? 5min read...

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 https://medium.com/@rockyxu399/three-models-for-kaggles-flowers-recognition-dataset-bc2ff732cf4e

58 018

Three models for Kaggle’s “Flowers Recognition” Dataset (6 min read) 👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆 https://medium.com/mathematical-beauty/deep-learning-for-cosmetics-2d1b427bbfa2

58 018

Deep Learning for Cosmetics In this blog post, how we can use computer vision to solve a particularly poignant instance of this problem: finding influencers, images and videos that address a specific eye shape and complexion. Along the way, we’ll illustrate how three simple yet powerful ideas — geometric transformations, the triplet loss function and transfer learning — allow us to solve a variety of difficult inference problems with minimal human input. 👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆 https://medium.com/@a.mirzaei69/adversarial-autoencoders-on-mnist-dataset-python-keras-implementation-5eeafd52ab21

58 018

Adversarial Autoencoders on MNIST dataset Python Keras Implementation 👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

This book covers: Chapter 1, Getting Started with OpenCV. Chapter 2, An Introduction to the Basics of OpenCV. Chapter 3, Learning the Graphical User Interface and Basic Filtering. Chapter 4, Delving into Histograms and Filters. Chapter 5, Automated Optical Inspection, Object Segmentation, and Detection. Chapter 6, Learning Object Classification Chapter 7, Detecting Face Parts and Overlaying Masks, Chapter 8, Video Surveillance, Background Modeling, and Morphological Operations, Chapter 9, Learning Object Tracking Chapter 10, Developing Segmentation Algorithms for Text Recognition, Chapter 11, Text Recognition with Tesseract 👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018