fa
Feedback

فریب کلاهبرداران را نخورید! تل‌متریو این کانال‌ها را شناسایی و برچسب‌گذاری می‌کند 👉 برای مشاهده برچسب، اشتراک تهیه کنید

Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

رفتن به کانال در Telegram

Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_science

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Computer Science and Programming

کانال Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 138 788 مشترک است و جایگاه 818 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 89 را در منطقه ايطاليا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 138 788 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 03 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -962 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -16 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.14% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.66% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 7 136 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 310 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 12 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sellerflash, github, developer, pricing, waybienad تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_sc...”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 04 نوامبر, 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.

Buy Ad
138 788
مشترکین
-1624 ساعت
-3647 روز
-96230 روز
آرشیو پست ها
Well explained Tutorial series: Transfer Learning, Natural Language Processing, Text classification, etc from Sebastian Ruder.

Another great lecture series from Stanford. CS224N Natural Language Processing with Deep Learning | Winter 2019

This is a great place to share resources with other, here is Global Artificial Community platform, where you can find questions, discussions solutions only about #AI. And also there are some upcoming great features, which will really usefull for us. Visit, login, share and be more related with #AI stuff.

Great article from Analytics Vidhya: "A Step-by-Step NLP Guide to Learn ELMo for Extracting Features from Text". * However you can utilize ElMo for several domains: - Machine Translation - Language Modeling - Text Summarization - Named Entity Recognition - Question-Answering Systems

Discover open source Deep Learning code and pretrained models. Deep learning researchers easily find pre-trained models for a variety of platforms and uses. Great resource

De Facto list of book from Geeks of Deep Learning. Happy learning from up-to-date resources. Updated list 2019
De Facto list of book from Geeks of Deep Learning. Happy learning from up-to-date resources. Updated list 2019

Let's travel zoopark of GANs. Here is listed more than 300 (~) types of GANs family for different purposes. Happy travel and enjoy

Interpretable Machine Learning "A Guide for Making Black Box Models Explainable" by Christoph Molnar
Interpretable Machine Learning "A Guide for Making Black Box Models Explainable" by Christoph Molnar

Web data scraping with Python by Brian Keegan University of Colorado, 2019. Enjoy scraping web with detailed tutorial

Now introducing Chrome extension that makes it easy to find code when browsing arxiv.org or Google Scholar: