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Artificial Intelligence
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El canal Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 70 419 suscriptores, ocupando la posición 1 849 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 4 785 en la región India.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 70 419 suscriptores.
Según los últimos datos del 13 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 217, y en las últimas 24 horas de 69, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.35%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 2.09% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 179 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 474 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 10.
- 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 14 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.
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Suscriptores
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+2577 días
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LLMs Intuition
01 - Introduction to LLMs
02 - Ingredients of an LLM
03 - Who invented LLMs
04 - How LLMs generate text
05 - Inside an LLM Under the Hood
06 - LLM Parameters
07 - LLM Context Window
08 - FineTuning LLMs
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📱High-Performance PySpark: Advanced Strategies for Optimal Data Processing
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📂 Full description
Master the art of efficient data processing with this advanced PySpark course designed for data engineers. Instructor Ameena Ansari shows you the essentials of optimizing the data cleaning process and defining schemas to streamline ingestion at scale. Explore various data formats and compression techniques to ensure seamless performance, even with massive datasets. By the end of this course, you'll have the tools and skills you need to transform and ingest high-quality data using PySpark pipelines that are both scalable and efficient.This course is integrated with GitHub Codespaces, an instant cloud developer environment that offers all the functionality of your favorite IDE without the need for any local machine setup. With GitHub Codespaces, you can get hands-on practice from any machine, at any time—all while using a tool that youll likely encounter in the workplace. Check out “Using GitHub Codespaces" with this course to learn how to get started.
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🔅 High-Performance PySpark: Advanced Strategies for Optimal Data Processing
🌐 Author: Ameena Ansari
🔰 Level: Advanced
⏰ Duration: 1h 22m
🌀 Discover techniques for optimizing data cleaning, selecting efficient data formats, minimizing shuffling and skew, and performing high-performance data processing at scale.📗 Topics: Data Pipelines, PySpark, Data Processing 📤 Join Artificial Intelligence and Machine Learning for more courses
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