ar
Feedback
Artificial Intelligence

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

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Artificial Intelligence

تُعد قناة Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 55 402 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 050 في فئة التعليم والمرتبة 6 211 في منطقة الهند.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 55 402 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 30 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 683، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 41، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.87‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 1.33‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 250 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 736 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 25.
  • 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 31 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

55 402
المشتركون
+4124 ساعات
+1517 أيام
+68330 أيام
أرشيف المشاركات
6. Implement the LLM call function. • Asynchronously calls the LLM with the user's prompt • Returns the model name and its re
6. Implement the LLM call function. • Asynchronously calls the LLM with the user's prompt • Returns the model name and its response

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

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

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
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

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

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

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): ⬇️

You can use ChatGPT to make money online. Here are 10 prompts by ChatGPT 1. Develop Email Newsletters: Make interesting email
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......

Machine_Learning_in_Finance_From_Theory_to_Practice_Matthew_F_Dixon.pdf8.75 MB

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

Matrix Theory and Linear Algebra Peter Selinger, 2018

Here's a simple but powerful test to see the intelligence of an AI model. (The answer is the strawberry is still on the table) Go ahead and ask any model this: Assume the laws of physics on Earth. A small strawberry is put into a normal cup and the cup is placed upside down on a table. Someone then takes the cup and puts it inside the microwave. Where is the strawberry now? Explain your reasoning step by step.

AI as a life saver: 1. ChatGPT - thesis, essay, writing 2. Scite and perplexity - literature review 3. Consesus - latest research paper 4. Gemini - coding and technical 5. Claude AI - Analysis data, comparison data, literature review

DeepLearning Notes

ChatGPT is a profit powerhouse for designers. 10 ChatGPT / ClaudeAI prompts that help you make 6000$ / month. ( Start selling in 7 days or less ) ⬇👇 ChatGPT Prompt Master

Modern Deep Learning for Tabular Data Andre Ye, 2023

Fundamentals of Deep Learning Nithin Buduma, 2022

Machine Learning short notes.pdf5.34 MB

Artificial Intelligence, Game Theory and Mechanism Design in Politics Tshilidzi Marwala, 2023