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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 56 625 suscriptores, ocupando la posición 3 064 en la categoría Educación y el puesto 5 904 en la región India.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 56 625 suscriptores.

Según los últimos datos del 01 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 423, y en las últimas 24 horas de 15, conservando un alto alcance.

Estado de verificación: No verificado
Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 4.48%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.54% de reacciones respecto al total de suscriptores.
Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 534 visualizaciones. En el primer día suele acumular 874 visualizaciones.
Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 13.
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 02 noviembre, 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.

56 625

Suscriptores

+1524 horas

+737 días

+42330 días

2 534

Visitas de la publicación

~ 87424 horas

~ 1 16148 horas

4.48%

Tasa de compromiso

Sin datos

Mensajes por día

Ads index

Archivo de publicaciones

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Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch (2020)

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Cross Validation and Resampling

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Hands-on ML Projects with OpenCV - 2023 #python #ml #en

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Generative AI.pdf7.85 MB

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Python for AI 📌.pdf4.14 MB

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You can have a look at these resources for learning prompt engineering: Free course with videos and interactive playground: https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ Popular Prompt Engineering Techniques summarized: https://www.promptingguide.ai/ Examples for different use cases: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering These do not just apply to ChatGPT, they can be used with any open source LLM. If you want to try these out locally using your LLM of choice, have a look at this, it has the full-code on GitHub as well. https://awinml.github.io/llm-ggml-python/ Join for more: https://t.me/machinelearning_deeplearning ENJOY LEARNING 👍👍

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Python Programming Notes 📝

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Advanced Python: Practical Database Examples.zip253.86 MB

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Deep Learning Book.pdf5.28 MB

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Modern Computer Vision with Pytorch V. Kishore Ayyadevara, 2020

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AI Agents - Build and Host LLM Apps At Scale