Artificial Intelligence && Deep Learning

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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:

India6 003 Tecnologías y Aplicaciones2 289...

📈 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 58 023 suscriptores, ocupando la posición 2 289 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 6 003 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 58 023 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 -193, y en las últimas 24 horas de 17, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.42%. 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 5 467 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 16.
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 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.

58 023

Suscriptores

+1724 horas

-237 días

-19330 días

5 467

Visitas de la publicación

Sin datos24 horas

Sin datos48 horas

9.42%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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Hierarchical Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation PyTorch implementation Github: https://github.com/NVIDIA/semantic-segmentation Video: https://www.youtube.com/watch?v=odAGA7pFBGA&feature=youtu.be Paper: https://arxiv.org/abs/2005.10821 Method Details: https://www.cityscapes-dataset.com/method-details/?submissionID=7836

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Multi-scale inference is commonly used to improve the results of semantic segmentation. combining multi-scale predictions. it to be roughly 4x more memory efficient to train than other recent approaches. In addition to enabling faster training, this allows us to train with larger crop sizes which leads to greater model accuracy.

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The top 10 computer vision papers in 2020 with video demos, articles, code, and paper reference. https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html Join: https://t.me/DeepLearning_ai

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Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net https://deepai.org/publication/fast-and-furious-real-time-end-to-end-3d-detection-tracking-and-motion-forecasting-with-a-single-convolutional-net Join: https://t.me/DeepLearning_ai

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Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net

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Real-Time Lane Detection and alerts for Autonomous Driving medium: https://towardsdatascience.com/real-time-lane-detection-and-alerts-for-autonomous-driving-1f0a021390ee paper: https://arxiv.org/pdf/1807.01726.pdf github repo: https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection Join: https://t.me/DeepLearning_ai

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Lane-Detection

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Link of those books : https://bit.ly/2HXmaTK join: https://t.me/DeepLearning_ai

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Code accompanying the NeurIPS 2020 oral paper Network-to-Network Translation with Conditional Invertible Neural Networks Paper: https://compvis.github.io/net2net/ source codes: https://github.com/CompVis/net2net?utm_source=Deep+Learning+Weekly&utm_campaign=b85cddf829-EMAIL_CAMPAIGN_2019_04_24_03_18_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_384567b42d-b85cddf829-156293989 join: https://t.me/DeepLearning_ai

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NeurIPS 2020 NeurIPS (Neural Information Processing Systems), the largest machine learning and computational neuroscience conference will be held online on Dec 6-12. https://crossminds.ai/explore/ join: https://t.me/DeepLearning_ai https://t.me/MachineLearning_Programming

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The International Conference on Machine Learning (ICML) is the premier gathering of professionals dedicated to the advancement of the branch of artificial intelligence known as machine learning. 1. https://lnkd.in/dXZWGUG 2. https://icml.cc/ 3. https://t.me/DeepLearning_ai

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4 Top AI/ML Github Repositories in November 2020 1. PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization: 2,558 Stars 2. Microsoft: Bring Old Photos Back To Life: 2892 Stars 3. Project Sherlock: 1952 Stars 1. https://towardsdatascience.com/4-top-ai-ml-github-repositories-in-november-2020-aa51656aaab9 2. https://t.me/DeepLearning_ai

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