fa
Feedback
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 142 711 مشترک است و جایگاه 816 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 87 را در منطقه ايطاليا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 142 711 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 15 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -1 289 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -46 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.44% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.85% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 9 197 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 646 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 17 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 16 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.

142 711
مشترکین
-4624 ساعت
-2077 روز
-1 28930 روز
آرشیو پست ها
Thrilled to be teaching a new course on Deep Unsupervised Learning with Peterxichen (ImprovedGAN, InfoGAN, PixelCNN++, VLAE, PixelSNAIL, Flow++), Hojonathanho (Flow++, GAIL), Aravind(Flow++): * Lectures * Homeworks

Google IO 2019 keynote. Learn about the latest product and platform innovations at Google in a Keynote Several improvements are introduced this year in AI + Software + Hardware integration. 👇

Great Tensorflow tutorial Series from Hvass Laboratories, which one of the most dominating Deep Learning Framework with practical examples

SafeML ICLR 2019 Workshop accepted papers list. Read and explore new horizons of Machine Learning

I highly recommend the Cornell University's "Machine Learning for Intelligent Systems (CS4780/ CS5780)" course taught by Associate Professor Kilian Q. Weinberger.

"One Model to Rule Them All" Christoph Molnar. Some experienced toughts how to work effectively with your Machine Learning model(project)

Deep Learning lecture

Deep Learning lecture The full deck of (600+) slides, by Professor Gilles Louppe. PDF file available here:

Faster in Python with Line-of-Code Completions. Machine-learning applied to programming in Python.

Imrove your skills by Learning and Practicing Python, Machine Learning, Deep Learning (beginner, intermediate, advanced topic
Imrove your skills by Learning and Practicing Python, Machine Learning, Deep Learning (beginner, intermediate, advanced topic). Complete tutorial categorized series from data-flair

Translate in Google Sheets