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Artificial Intelligence

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📈 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 71 586 suscriptores, ocupando la posición 1 800 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 4 426 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 71 586 suscriptores.

Según los últimos datos del 28 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -399, y en las últimas 24 horas de -39, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 6.14%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 397 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 141 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 29 octubre, 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.

71 586
Suscriptores
-3924 horas
-2227 días
-39930 días
Archivo de publicaciones
+1
09 - Capstone Project GenAI for Customer Acquisition - Part 01

+1
08 - OpenAI API - Part 01

07 - Scientific Literature Review - RAG

+1
06 - Introduction to RAG - Part 01

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⚠️ To be continued ⚠️

10. Networking

09. XSS

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08. Introduction to XXE

05 - Scientific Literature Review - LLMs

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04 - Basics of Generation Models for RAG - Part 01

03 - Scientific Literature Review - Prompt Engineering

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02 - Basics of Retrieval Systems for RAG and Generative AI - Part 02

01 - RAG and Generative AI with Python

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📖 Mastering Retrieval-Augmented Generation (RAG), Generative AI (Gen AI), AI Agents, Agentic RAG, OpenAI API with Python
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