Artificial Intelligence

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🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data

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📈 Análisis del canal de Telegram Artificial Intelligence

El canal Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) en el segmento lingüístico de Inglés es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 53 207 suscriptores, ocupando la posición 3 254 en la categoría Educación y el puesto 7 029 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 53 207 suscriptores.

Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 1 050, y en las últimas 24 horas de 35, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 5.80%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.68% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 086 visualizaciones. En el primer día suele acumular 892 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 9.
Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como learning, classification, layer, pattern, chatbot.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data”

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 11 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 Educación.

53 207

Suscriptores

+3524 horas

+1927 días

+1 05030 días

3 086

Visitas de la publicación

~ 89224 horas

~ 1 13048 horas

5.80%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

beta

Archivo de publicaciones

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2. Mock Interview Practice: Create a mock interview scenario for the [JOB TITLE] role at [SPECIFIC COMPANY]. Include 5 common and challenging questions I might face, and provide guidance on how to answer each effectively.

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1. Developing STAR Method Responses: Help me craft a STAR (Situation, Task, Action, Result) response to the interview question: [INSERT QUESTION] for the [JOB TITLE] role. Ensure the response is clear, concise, and demonstrates my impact in previous roles.

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Here are 10 ChatGPT-4o Prompts you need to know to Dominate and Excel at any job interview:

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#meme

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Data Science Essentials in Python.pdf5.01 MB

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8. Set up the user interface and trigger the main function. • Provides an input field for the user's question • Triggers the main function when the user clicks "Get Answer"

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7. Define the main function to run all LLMs and aggregate results. • Runs all reference models asynchronously • Displays individual responses in expandable sections • Aggregates responses using the aggregator model • Streams the aggregated response.

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6. Implement the LLM call function. • Asynchronously calls the LLM with the user's prompt • Returns the model name and its response

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5. Define the models and aggregator system prompt. • Specifies the LLMs to be used for generating responses • Defines the aggregator model and its system prompt

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4. Initialize Together AI clients. • Sets up Together API key as an environment variable • Initializes both synchronous and asynchronous Together clients

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3. Set up the Streamlit app and API key input. • Creates a title for the app • Adds a secure input field for the Together API key

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2. Import necessary libraries • Streamlit for the web interface • asyncio for asynchronous operations • Together AI for LLM interactions

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1. Install the necessary Python Libraries Run the following commands from your terminal to install the required libraries:

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Build an LLM app with Mixture of AI Agents using small Open Source LLMs that can beat GPT-4o in just 40 lines of Python Code (step-by-step instructions): ⬇️

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You can use ChatGPT to make money online. Here are 10 prompts by ChatGPT 1. Develop Email Newsletters: Make interesting email newsletters to keep audience updated and engaged. Prompt: "I run a local community news website. Can you help me create a weekly email newsletter that highlights key local events, stories, and updates in a compelling way?" 2. Create Online Course Material: Make detailed and educational online course content. Prompt: "I'm creating an online course about basic programming for beginners. Can you help me generate a syllabus and detailed lesson plans that cover fundamental concepts in an easy-to-understand manner?" Read more......

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Machine_Learning_in_Finance_From_Theory_to_Practice_Matthew_F_Dixon.pdf8.75 MB

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Free ML crash course by Google 👇👇 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

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Matrix Theory and Linear Algebra Peter Selinger, 2018