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Artificial Intelligence
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🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Artificial Intelligence
El canal Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 70 715 suscriptores, ocupando la posición 1 835 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 4 624 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 70 715 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 941, y en las últimas 24 horas de 47, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.08%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.48% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 008 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 044 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 7.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como learning, linkedin, linux, udemy, 040k|.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel
Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 25 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
70 715
Suscriptores
+4724 horas
+2227 días
+94130 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
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junio '26
junio '26
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en 0 canales
mayo '26
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en 3 canales
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abril '26
+654
en 17 canales
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marzo '26
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en 19 canales
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febrero '26
+513
en 17 canales
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enero '26
+646
en 18 canales
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diciembre '25
+1 002
en 20 canales
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noviembre '25
+929
en 19 canales
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octubre '25
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en 18 canales
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septiembre '25
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en 18 canales
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agosto '25
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en 19 canales
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julio '25
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en 21 canales
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junio '25
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en 18 canales
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mayo '25
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en 20 canales
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abril '25
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en 18 canales
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marzo '25
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en 19 canales
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febrero '25
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enero '25
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en 7 canales
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diciembre '24
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noviembre '24
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octubre '24
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en 23 canales
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septiembre '24
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en 23 canales
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agosto '24
+2 362
en 27 canales
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julio '24
+2 654
en 22 canales
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junio '24
+5 747
en 29 canales
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mayo '24
+6 469
en 21 canales
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abril '24
+2 348
en 2 canales
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marzo '24
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en 3 canales
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febrero '24
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en 2 canales
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enero '24
+1 067
en 0 canales
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diciembre '23
+1 035
en 1 canales
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noviembre '23
+1 072
en 3 canales
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octubre '23
+1 339
en 4 canales
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septiembre '23
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en 0 canales
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agosto '23
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en 0 canales
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julio '23
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junio '23
+2 152
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mayo '23
+1 847
en 0 canales
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abril '23
+1 426
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marzo '23
+1 794
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febrero '23
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enero '23
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diciembre '22
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noviembre '22
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octubre '22
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septiembre '22
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mayo '22
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junio '21
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| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 24 junio | +47 | |||
| 23 junio | +89 | |||
| 22 junio | +20 | |||
| 21 junio | +27 | |||
| 20 junio | +20 | |||
| 19 junio | +6 | |||
| 18 junio | +31 | |||
| 17 junio | +4 | |||
| 16 junio | +19 | |||
| 15 junio | +35 | |||
| 14 junio | +28 | |||
| 13 junio | +70 | |||
| 12 junio | +17 | |||
| 11 junio | +56 | |||
| 10 junio | +29 | |||
| 09 junio | +52 | |||
| 08 junio | +26 | |||
| 07 junio | +24 | |||
| 06 junio | +13 | |||
| 05 junio | +31 | |||
| 04 junio | +40 | |||
| 03 junio | +48 | |||
| 02 junio | +28 | |||
| 01 junio | +14 |
Publicaciones del Canal
🚀 8 Types of AI Agents You Should Know
AI agents are evolving beyond just text generation. Different architectures are being designed to specialize in reasoning, perception, action, and abstraction. Here’s a quick breakdown:1️⃣ GPTs – general-purpose text generators, great for fluency and versatility. 2️⃣ MoE (Mixture of Experts) – route tasks to specialized subnetworks for efficiency. 3️⃣ Large Reasoning Models – optimized for multi-step logical reasoning. 4️⃣ Vision-Language Models – bridge perception and language for multimodal tasks. 5️⃣ Small Language Models – lightweight, cost-efficient agents for edge deployment. 6️⃣ Large Action Models – built to execute code, call APIs, and perform tasks autonomously. 7️⃣ Hierarchical Language Models – break problems into sub-tasks, enabling long-horizon planning. 8️⃣ Large Concept Models – capture abstract, high-level knowledge for generalization. 🔍 What this really shows is that “AI agents” are no longer a monolithic idea. They’re evolving into a system of complementary architectures—each optimized for a different layer of intelligence.
| 2 |  📱 Understanding Machine learning algorithms | 2 726 |
| 3 | 📦 Exercise Files | 3 562 |
| 4 | 📱Machine Learning
📱Natural Language Processing with PyTorch | 3 500 |
| 5 |  🔅 Natural Language Processing with PyTorch
📝 Learn the basics of using PyTorch, a powerful deep learning tool, for natural language processing.
🌐 Author: Zhongyu Pan
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 41m
📋 Topics: Natural Language Processing, PyTorch
🔗 Join Machine Learning for more courses | 3 347 |
| 6 |  👑 Types of Machine Learning | 3 858 |
| 7 | 💡 Welcome to The Premium Vault – Your Gateway to Exclusive Content
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We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside?
1⃣ Tutorials, and resources across various premium niches
🔢 Downloadable assets, templates and tools
🔢 Masterpiece Movies and TV Shows
🔢 Legendary Documentaries
🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools
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No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers.
🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4 | 3 253 |
| 8 |  🔗 Paper Walk-through: Attention Is All You Need
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 46 min read
The complete guide to implementing a Transformer from scratch
🔗 Read Full Article | 4 708 |
| 9 |  📱 Top 9 Descriptive Models
Descriptive ML isn’t just “nice to have” it’s how you actually understand your data before you predict. Here’s a quick hit list to bookmark:
✅ K-means – fast, simple clustering
✅ Hierarchical clustering – dendrograms for multi-level structure
✅ DBSCAN – density-based clusters + outlier detection
✅ Gaussian Mixture Models – soft clustering with probabilities
✅ PCA – linear compression and denoising
✅ t-SNE – high-dim viz that preserves local neighborhoods
✅ UMAP – faster, often clearer embeddings than t-SNE
✅ Association Rules (Apriori/FP-Growth) – what co-occurs with what
✅ LDA – topic modeling for large text corpora | 5 484 |
| 10 | 💡 Welcome to The Premium Vault – Your Gateway to Exclusive Content
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| 11 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 270 |
| 12 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 999 |
| 13 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 016 |
| 14 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 044 |
| 15 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 175 |
| 16 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 911 |
| 17 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 459 |
| 18 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 340 |
| 19 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 462 |
| 20 |  🔅 Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision
📝 Learn how to implement, train, and fine-tune vision transformers using real-world datasets, while gaining skills to deploy models and visualize the models decision-making process.
🌐 Author: Daniel Gural
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 3h 45m
📋 Topics: PyTorch, Transformers, Computer Vision
🔗 Join Machine Learning for more courses | 4 819 |
