Artificial Intelligence
رفتن به کانال در Telegram
🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Artificial Intelligence
کانال Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 71 648 مشترک است و جایگاه 1 793 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 4 416 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 71 648 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 25 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -376 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -23 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.25% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.58% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 4 483 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 129 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 7 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند learning, linkedin, linux, udemy, 040k| تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel
Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 اکتبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
71 648
مشترکین
-2324 ساعت
-1957 روز
-37630 روز
در حال بارگذاری داده‌ها
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اکتبر '26اکتبر '26
اکتبر '26
+295
در 18 کانال‌ها
سپتامبر '26
+211
در 18 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+576
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+1 193
در 17 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+950
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+1 050
در 3 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+654
در 19 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+353
در 19 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+513
در 17 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+646
در 18 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+1 002
در 20 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+929
در 19 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+868
در 18 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+1 098
در 18 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+991
در 20 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+419
در 22 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+152
در 18 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+450
در 20 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+267
در 18 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+799
در 19 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+927
در 19 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+1 299
در 7 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+1 905
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+3 854
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+2 078
در 23 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 544
در 23 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+2 362
در 27 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+2 654
در 22 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+5 747
در 29 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+6 469
در 21 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+2 348
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+3 570
در 3 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+1 385
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+1 067
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+1 035
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+1 072
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+1 339
در 4 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+1 488
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+2 201
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+2 059
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+2 152
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+1 847
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+1 426
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+1 794
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+1 598
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+1 662
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+1 661
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+1 653
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+480
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+688
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+658
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+627
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+494
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '22
+544
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '22
+309
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '22
+560
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '22
+507
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '22
+273
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '21
+200
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '21
+139
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '21
+128
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '21
+122
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '21
+120
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '21
+133
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '21
+690
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 26 اکتبر | 0 | |||
| 25 اکتبر | 0 | |||
| 24 اکتبر | 0 | |||
| 23 اکتبر | 0 | |||
| 22 اکتبر | 0 | |||
| 21 اکتبر | 0 | |||
| 20 اکتبر | 0 | |||
| 19 اکتبر | 0 | |||
| 18 اکتبر | 0 | |||
| 17 اکتبر | 0 | |||
| 16 اکتبر | 0 | |||
| 15 اکتبر | 0 | |||
| 14 اکتبر | +1 | |||
| 13 اکتبر | 0 | |||
| 12 اکتبر | +5 | |||
| 11 اکتبر | 0 | |||
| 10 اکتبر | 0 | |||
| 09 اکتبر | +75 | |||
| 08 اکتبر | +54 | |||
| 07 اکتبر | +5 | |||
| 06 اکتبر | 0 | |||
| 05 اکتبر | 0 | |||
| 04 اکتبر | 0 | |||
| 03 اکتبر | +91 | |||
| 02 اکتبر | +64 | |||
| 01 اکتبر | 0 |
پست‌های کانال
| 2 |  🔅 Responsible AI and Application Development
📝 Learn all of the steps of creating an AI application with machine learning (ML), ensuring fairness and mitigating biases throughout the process.
🌐 Author: Laurence Moroney
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 37m
📋 Topics: AI Software Development, Responsible AI, Artificial Intelligence
🔗 Join Machine Learning for more courses | 1 623 |
| 3 |  +2Machine Learning vs. Deep Learning | 2 344 |
| 4 |  +3Machine Learning vs. Deep Learning | 2 117 |
| 5 |  +3Machine Learning vs. Deep Learning | 1 650 |
| 6 |  +3Machine Learning vs. Deep Learning
🤖 Machine Learning: Requires engineered features + clean data.
Examples: Credit scoring (Logistic Regression), sales forecast (Decision Trees).
🧠 Deep Learning: Takes raw data (pixels, text, audio). It learns features end-to-end via hidden layers.
Examples: Self-driving cars (CNN), voice assistants (RNN), LLMs (Transformers).
ML needs your brain. DL builds its own. | 1 689 |
| 7 | 🤖 IMPORTANT AI TERMS & TOOLS YOU SHOULD KNOW 🧠
If you want to understand modern AI better, these are some of the most important terms and tools to know.
🧠 1. Generative AI
AI that can create new content such as:
✔️ Text
✔️ Images
✔️ Audio
✔️ Video
✔️ Code
Examples include ChatGPT, Gemini and Claude.
💬 2. Large Language Model (LLM)
An AI model trained on large amounts of text to understand and generate human-like language.
LLMs power many modern AI chatbots and writing tools.
📝 3. Prompt
A prompt is the instruction or input you give to an AI system.
A clear and specific prompt generally helps you get more useful results.
🎯 4. Prompt Engineering
The practice of designing and improving prompts to get better results from AI models.
It can involve giving context, defining the task, specifying the format and providing examples.
🔢 5. Tokens
AI models process text as tokens rather than simply reading complete words.
A token can represent a word, part of a word, punctuation, or other pieces of text.
📚 6. Context Window
The amount of information an AI model can consider within a conversation or request.
A larger context window allows a model to work with more text and information at once.
🧩 7. Fine-Tuning
A process of further training an existing AI model on specific data to improve its performance for a particular task or domain.
🔎 8. RAG
RAG stands for Retrieval-Augmented Generation.
It allows an AI system to retrieve relevant information from external sources and use it when generating an answer.
This can be useful for working with company documents, knowledge bases and other specific information.
🤖 9. AI Agent
An AI agent is a system that can use AI to plan and perform multiple steps toward a goal, sometimes using external tools or applications.
For example, an agent could research information, analyze it and then prepare a report.
🔌 10. API
An API allows different software systems to communicate with each other.
AI APIs allow developers to integrate AI capabilities into websites, apps and other software.
⚡️ 11. Machine Learning
A branch of AI where systems learn patterns from data and use those patterns to make predictions or decisions.
🧠 12. Deep Learning
A type of machine learning that uses neural networks with multiple layers to learn complex patterns.
It is widely used in areas such as computer vision, speech and language processing.
🕸 13. Neural Network
A machine-learning model inspired by the way biological neural networks are structured.
Neural networks are a foundation of many modern AI systems.
👁 14. Multimodal AI
AI that can work with multiple types of information, such as:
✔️ Text
✔️ Images
✔️ Audio
✔️ Video
This allows AI systems to understand and generate different forms of content.
🛠 15. AI Tools You Should Know
Some popular categories of AI tools include:
✔️ ChatGPT — AI assistant, writing, research and problem-solving
✔️ Gemini — AI assistant and multimodal tasks
✔️ Claude — Writing, analysis and coding
✔️ Perplexity — AI-powered search and research
✔️ Midjourney — AI image generation
✔️ Runway — AI video generation and editing
✔️ GitHub Copilot — AI-assisted coding
✔️ ElevenLabs — AI voice generation | 2 344 |
| 8 |  7 Layers of LLM Stack | 2 637 |
| 9 |  4 learning paradigms in machine learning, explained visually:
1. Transfer Learning
2. Fine-tuning
3. Multi-task Learning
4. Federated Learning | 3 816 |
| 10 |  💡 Your Gateway to Exclusive Content
🔐 What is The Premium Vault?
We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside?
1⃣ Tutorials, and resources across various premium sites
🔢 Movies, TV Shows and Documentaries
🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🚫 What You Won't Find Here:
No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers.
🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4 | 3 860 |
| 11 | 📱Machine Learning
📱RAG Tuned AIs with the Cohere API Platform | 4 057 |
| 12 |  🔅 RAG Tuned AIs with the Cohere API Platform
📝 Learn how to develop RAG-based AI tuning with Cohere's API platform, optimizing models for various cloud environments.
🌐 Author: Ray Villalobos
🔰 Level: General
⏰ Duration: 21m
📋 Topics: Retrieval-Augmented Generation
🔗 Join Machine Learning for more courses | 4 066 |
| 13 |  🧠 Understanding Machine learning algorithms | 4 724 |
| 14 |  Not all Machine Learning algorithms learn the same way.
Choosing the right one can make or break your model.
This visual breaks down:
🔹 How ML algorithms differ
🔹 Supervised vs Unsupervised learning
🔹 Model complexity (simple → deep)
🔹 Popular algorithm families
🔹 Real-world business impact
📊 From Linear Models to Tree-Based Models to Neural Networks, every algorithm is a trade-off between:
✅ Accuracy
⚡️ Speed
🧩 Interpretability
📈 Real example:
The right algorithm improved customer churn prediction by +15% accuracy - turning lost users into retained customers. | 5 455 |
| 15 |  Exploring Data & AI Career Paths: Which Role Fits You?
The world of data offers diverse opportunities – here’s a breakdown of key roles in AI and data science:
1️⃣ ML Engineers
- Design and optimize data pipelines
- Work closely with data engineers
- Focus on scalable ML systems
2️⃣ ML Ops Specialists
- Manage databases & data tools
- Master storytelling & visualization
- Ensure smooth model deployment
3️⃣ Data & Analytics Experts
- Apply stats & ML modeling
- Run experiments & A/B tests
- Deliver business insights
- Specialize in metrics & reporting
Why This Matters
✅ High demand across industries
✅ Competitive salaries in tech
✅ Opportunities to work with cutting-edge AI | 4 954 |
| 16 | 🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Zero To Mastery
133k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
125k| 🔰 Learn Python 3
096k| 🔰 Learn JavaScript
096k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Artificial Intelligence
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
068k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
062k| 🔰 React and NextJs
052k| 🔰 Business and Finance
051k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
050k| 🔰 AI Tools
042k| 🔰 Udemy Learning
041k| 🔰 Best Telegram Channels
-◦-◦--◦-
041k| 🔰 ZTM Courses
039k| 🔰 Mobile Apps
035k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Soft Skills
034k| 🔰 Codedamn Courses
030k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Coding Interview
026k| 🔰 Agentic AI Coding
025k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel! | 1 293 |
| 17 | 📱Machine Learning
📱How to Use AI Reasoning Models: Practical Applications with Hands-On Exercises | 5 538 |
| 18 |  🔅 How to Use AI Reasoning Models: Practical Applications with Hands-On Exercises
📝 Develop the know-how and skills to leverage OpenAI's o-Series models for advanced reasoning tasks, business applications, and scientific research.
🌐 Author: Anurag Karuparti
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 59m
📋 Topics: Azure AI Studio, OpenAI API, Large Language Models
🔗 Join Machine Learning for more courses | 5 403 |
| 19 |  Normalization vs Standardization: Why They’re Not the Same
People treat these two as interchangeable. they’re not.
👉 Normalization (Min-Max scaling):
Compresses values to 0–1.
Useful when magnitude matters (pixel values, distances).
👉 Standardization (Z-score):
Centers data around mean=0, std=1.
Useful when distribution shape matters (linear/logistic regression, PCA).
🔑 Key idea:
Normalization preserves relative proportions.
Standardization preserves statistical structure.
Pick the wrong one, and your model’s geometry becomes distorted. | 6 157 |
| 20 | 🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Zero To Mastery
133k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
125k| 🔰 Learn Python 3
096k| 🔰 Learn JavaScript
095k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Artificial Intelligence
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
067k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
062k| 🔰 React and NextJs
052k| 🔰 Business and Finance
051k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 AI Tools
042k| 🔰 Udemy Learning
041k| 🔰 Best Telegram Channels
-◦-◦--◦-
041k| 🔰 ZTM Courses
039k| 🔰 Mobile Apps
035k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Soft Skills
034k| 🔰 Codedamn Courses
030k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Coding Interview
026k| 🔰 Agentic AI Coding
024k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel! | 1 121 |
