اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Artificial Intelligence
رفتن به کانال در Telegram
🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Artificial Intelligence
کانال Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 70 377 مشترک است و جایگاه 1 845 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 4 788 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 70 377 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 12 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 1 141 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 11 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.42% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 2.10% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 221 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 476 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 9 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 13 ژوئن, 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.
70 377
مشترکین
+1124 ساعت
+2017 روز
+1 14130 روز
آرشیو پست ها
70 390
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Udemy Premium
132k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
121k| 🔰 Python 3
098k| 🔰 JavaScript Training
091k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
070k| 🔰 Data Analysis and Databases
068k| 🔰 Artificial Intelligence
064k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
063k| 🔰 React and NextJs
050k| 🔰 100 Days of Python
049k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
041k| 🔰 Udemy Learning
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 Zero to Mastery
040k| 🔰 Mobile Apps
036k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Codedamn Courses
034k| 🔰 React 101
031k| 🔰 Coding Interview
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Crypto Tutorials
025k| 🔰 Telegram's Shorts
024k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦-
023k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
70 390
🔅 Develop ML Models with Python and T-SQL
📝 Learn how to leverage Python to effectively build, train, test, and store your models in SQL Server databases.
🌐 Author: Sam Nasr
🔰 Level: Advanced
⏰ Duration: 39m
📋 Topics: Machine Learning, Microsoft SQL Server, Transact-SQL
🔗 Join Machine Learning for more courses
70 390
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
220k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Udemy Premium
134k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
121k| 🔰 Python 3
099k| 🔰 JavaScript Training
091k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Data Analysis and Databases
069k| 🔰 Artificial Intelligence
064k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
064k| 🔰 React and NextJs
050k| 🔰 100 Days of Python
049k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 Udemy Learning
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 Zero to Mastery
040k| 🔰 Mobile Apps
036k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Codedamn Courses
034k| 🔰 React 101
031k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Coding Interview
025k| 🔰 Telegram's Shorts
023k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦-
023k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
70 390
🔅 Machine Learning Foundations: Probability
📝 Get an in-depth introduction to probability, find out why its a prerequisite for machine learning, and learn how to use it to design and implement machine learning algorithms.
🌐 Author: Terezija Semenski
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 1h 24m
📋 Topics: Probability, Machine Learning
🔗 Join Machine Learning for more courses
70 390
AI Chatbots Are Making Up Fake Sources Called Grokipedia
Users and researchers have noticed that some AI chatbots sometimes generate invented source names — like “Grokipedia” — when answering questions, giving the impression of real references that don’t actually exist.
These fabricated citations aren’t reliable and can mislead people trying to verify information, especially in areas like history, science, or current events.
The issue highlights a common limitation in many generative models: they can present plausible-looking but false reference material as if it were real.
70 390
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
220k| 🔰 Linkedin Learning
143k| 🔰 Udemy Premium
134k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
121k| 🔰 Python 3
099k| 🔰 JavaScript Training
091k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
071k| 🔰 Data Analysis and Databases
069k| 🔰 Artificial Intelligence
064k| 🔰 Linux and DevOps
-◦-◦--◦-
064k| 🔰 React and NextJs
050k| 🔰 100 Days of Python
049k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 Udemy Learning
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 Zero to Mastery
040k| 🔰 Mobile Apps
036k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Codedamn Courses
034k| 🔰 React 101
031k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Coding Interview
025k| 🔰 Telegram's Shorts
023k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦-
023k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
70 390
🔍 Let’s decode the regression game!
Linear Regression might sound simple, but there's a whole world behind that straight line. 😉
Here are 7 powerful types of regression every data scientist should have in their toolkit:
📈 Simple Linear – One feature, one prediction line. Perfect for basic trend analysis.
📊 Multiple Linear – Multiple predictors, more accuracy. Great for real-world complexity.
🧮 Polynomial – When life (or data) isn't linear, curve it up!
🎯 Logistic – Wait... it’s for classification? Yes! Regression in name, classifier at heart.
🌀 Non-linear – Because not all relationships are straight forward.
📉 Ridge – Tackles multicollinearity with L2 regularization.
⚖️ Lasso – Feature selection king, thanks to L1 regularization.
🧠 Each model solves different data dilemmas — pick smart, experiment often!
70 390
🤝 Machine Learning Roadmap for you! 🚀
Save this post and start your journey today! 💻✨
✅ Basics of R and Python
🧮 Learn Math & Stats Concepts
🤖 Grasp ML Concepts
🦾 Master essential libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib
⚙️Learn evaluation metrics like precision, recall, F1, and cross-validation techniques.
💪Explore deep learning, NLP, reinforcement learning, CNNs, RNNs
📊 Work on Kaggle and GitHub to tackle real-world machine learning problems
👥 Focus on Collaboration
👩💻Stay updated with courses and follow ML experts to keep learning and growing
70 390
🔅 Machine Learning with Python: k-Means Clustering
📝 Learn the basics of k-means clustering, one of the most popular unsupervised machine learning approaches.
🌐 Author: Frederick Nwanganga
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 50m
📋 Topics: k-means clustering, Machine Learning, Python
🔗 Join Machine Learning for more courses
