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Artificial Intelligence && Deep Learning

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📈 Análisis del canal de Telegram Artificial Intelligence && Deep Learning

El canal Artificial Intelligence && Deep Learning (@deeplearning_ai) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 57 992 suscriptores, ocupando la posición 2 290 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 5 957 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 57 992 suscriptores.

Según los últimos datos del 07 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -113, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 11.77%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener N/A% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 0 visualizaciones. En el primer día suele acumular 0 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, learning, estimation, dataset, engineer.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers With advertising offers contact:

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 08 julio, 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.

57 992
Suscriptores
Sin datos24 horas
+57 días
-11330 días
Archivo de publicaciones
How to Reduce Overfitting of a Deep Learning Model with Weight Regularization

Alice_Zheng_Feature_Engineering_for_Machine_Learning_2018.pdf8.50 MB

#Keras Deep Learning Cookbook: Over 80 Recipes for Implementing Deep Neural Networks in Python

Python-3-Object-oriented-Programming.pdf2.95 MB

Python 3 Object oriented Programming

3D object detection from monocular images (no stereo or lidar). New SOTA on KITTI"

Object Detection/Localization Algorithms

Paper Summary: Faster R-CNN

Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGANs)

Deep Visualization of Neural Networks