Artificial Intelligence

الذهاب إلى القناة على Telegram

🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data

إظهار المزيد

الشبكة:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT Expert الهند7 029 التعليم3 254...

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Artificial Intelligence

تُعد قناة Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 53 207 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 254 في فئة التعليم والمرتبة 7 029 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 53 207 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 1 050، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 35، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

حالة التحقق: غير موثّقة
معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.80‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.68‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 086 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 892 مشاهدة.
التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 9.
الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل learning, classification, layer, pattern, chatbot.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 11 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

53 207

المشتركون

+3524 ساعات

+1927 أيام

+1 05030 أيام

3 086

عرض المشاهدات

~ 89224 ساعات

~ 1 13048 ساعات

5.80%

معدل المشاركة

لا توجد بيانات

المشاركات في اليوم

Ads index

beta

أرشيف المشاركات

53 207

2. Mock Interview Practice: Create a mock interview scenario for the [JOB TITLE] role at [SPECIFIC COMPANY]. Include 5 common and challenging questions I might face, and provide guidance on how to answer each effectively.

53 207

1. Developing STAR Method Responses: Help me craft a STAR (Situation, Task, Action, Result) response to the interview question: [INSERT QUESTION] for the [JOB TITLE] role. Ensure the response is clear, concise, and demonstrates my impact in previous roles.

53 207

Here are 10 ChatGPT-4o Prompts you need to know to Dominate and Excel at any job interview:

53 207

#meme

53 207

Data Science Essentials in Python.pdf5.01 MB

53 207

8. Set up the user interface and trigger the main function. • Provides an input field for the user's question • Triggers the main function when the user clicks "Get Answer"

53 207

7. Define the main function to run all LLMs and aggregate results. • Runs all reference models asynchronously • Displays individual responses in expandable sections • Aggregates responses using the aggregator model • Streams the aggregated response.

53 207

6. Implement the LLM call function. • Asynchronously calls the LLM with the user's prompt • Returns the model name and its response

53 207

5. Define the models and aggregator system prompt. • Specifies the LLMs to be used for generating responses • Defines the aggregator model and its system prompt

53 207

4. Initialize Together AI clients. • Sets up Together API key as an environment variable • Initializes both synchronous and asynchronous Together clients

53 207

3. Set up the Streamlit app and API key input. • Creates a title for the app • Adds a secure input field for the Together API key

53 207

2. Import necessary libraries • Streamlit for the web interface • asyncio for asynchronous operations • Together AI for LLM interactions

53 207

1. Install the necessary Python Libraries Run the following commands from your terminal to install the required libraries:

53 207

Build an LLM app with Mixture of AI Agents using small Open Source LLMs that can beat GPT-4o in just 40 lines of Python Code (step-by-step instructions): ⬇️

53 207

You can use ChatGPT to make money online. Here are 10 prompts by ChatGPT 1. Develop Email Newsletters: Make interesting email newsletters to keep audience updated and engaged. Prompt: "I run a local community news website. Can you help me create a weekly email newsletter that highlights key local events, stories, and updates in a compelling way?" 2. Create Online Course Material: Make detailed and educational online course content. Prompt: "I'm creating an online course about basic programming for beginners. Can you help me generate a syllabus and detailed lesson plans that cover fundamental concepts in an easy-to-understand manner?" Read more......

53 207

Machine_Learning_in_Finance_From_Theory_to_Practice_Matthew_F_Dixon.pdf8.75 MB

53 207

Free ML crash course by Google 👇👇 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

53 207

Matrix Theory and Linear Algebra Peter Selinger, 2018