اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Artificial Intelligence && Deep Learning
رفتن به کانال در Telegram
Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers With advertising offers contact:
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Artificial Intelligence && Deep Learning
کانال Artificial Intelligence && Deep Learning (@deeplearning_ai) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 58 029 مشترک است و جایگاه 2 289 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 6 003 را در منطقه الهند دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 029 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 24 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -193 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 17 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.42% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً N/A% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 5 467 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 0 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 16 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند github, learning, estimation, dataset, engineer تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Channel for who have a passion for -
* Artificial Intelligence
* Machine Learning
* Deep Learning
* Data Science
* Computer vision
* Image Processing
* Research Papers
With advertising offers contact:”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 25 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.
58 029
مشترکین
+1724 ساعت
-237 روز
-19330 روز
آرشیو پست ها
Must-read papers on GNN
Join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://github.com/thunlp/GNNPapers
Review: FSRCNN (Super Resolution)
What Are Covered
1. Brief Review of SRCNNFSRCNN Network
2. ArchitectureExplanation of 1×1 Convolution Used in
3. Shrinking and Expanding
4. Explanation of Multiple 3×3 Convolutions in Non-Linear Mapping
5. Ablation Study
6. Results
Join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://towardsdatascience.com/review-fsrcnn-super-resolution-80ca2ee14da4
Review: G-RMI — Winner in 2016 COCO Detection (Object Detection)
Join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://towardsdatascience.com/review-g-rmi-winner-in-2016-coco-detection-object-detection-af3f2eaf87e4
The project is about predicting coronary heart disease by using three different ML algorithms
Join👇👇👇
https://blog.goodaudience.com/heart-disease-prediction-aa656f2db585
The 5 Feature Selection Algorithms every Data Scientist should know
Join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://towardsdatascience.com/the-5-feature-selection-algorithms-every-data-scientist-need-to-know-3a6b566efd2
Deepfakes, FaceGANS, and Synthetic Data: Welcome to the Reality Illusion of 2020
Join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://medium.com/swlh/deepfakes-facegans-and-the-rise-of-synthetic-data-welcome-to-2020-a54b88eecdf9
2D or 3D? A Simple Comparison of Convolutional Neural Networks for Automatic Segmentation of Cardiac Imaging
👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://towardsdatascience.com/2d-or-3d-a-simple-comparison-of-convolutional-neural-networks-for-automatic-segmentation-of-625308f52aa7
A 2019 Guide to Object Detection
👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://heartbeat.fritz.ai/a-2019-guide-to-object-detection-9509987954c3
Everything You Need to Know About Autoencoders in TensorFlow
Join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://towardsdatascience.com/everything-you-need-to-know-about-autoencoders-in-tensorflow-b6a63e8255f0
The Best Machine Learning Research of 2019 So Far - ODSC - Open Data Science - Medium
Join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://medium.com/@ODSC/the-best-machine-learning-research-of-2019-so-far-954120947794
Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library 1st Edition
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
Who This Book Is For
This book contains descriptions, working code examples, and explanations of the
C++ computer vision tools contained in the OpenCV 3.x library. Thus, it should be
helpful to many different kinds of users:
Professionals and entrepreneurs
For practicing professionals who need to rapidly prototype or professionally
implement computer vision systems, the sample code provides a quick frame‐
work with which to start. Our descriptions of the algorithms can quickly teach or
remind the reader how they work. OpenCV 3.x sits on top of a hardware acceler‐
ation layer (HAL) so that implemented algorithms can run efficiently, seamlessly
taking advantage of a variety of hardware platforms.
Students....
Teachers....
Hobbyist....
Video classification with Keras and Deep Learning
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://www.pyimagesearch.com/2019/07/15/video-classification-with-keras-and-deep-learning/
Advancing Semi-supervised Learning with Unsupervised Data Augmentation
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://ai.googleblog.com/2019/07/advancing-semi-supervised-learning-with.html
FREE COURSE Intro to TensorFlow for Deep Learning
This course is a practical approach to deep learning for software developers
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187
Your State of AI Report 2019
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://medium.com/@NathanBenaich/state-of-ai-2019-733c81aeb04b
Landmark Assisted CycleGAN for Cartoon Face Generation
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://deepai.org/publication/landmark-assisted-cyclegan-for-cartoon-face-generation
The Secret to Mastering ML
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://medium.com/technomancy/the-secret-to-mastering-ml-9e328d5f06a
500+ awesome bookmarks for Data Science & Machine Learning
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://towardsdatascience.com/500-free-high-quality-online-resources-for-data-science-machine-learning-7eda5bf33872
Computer Vision: A Study On Different CNN Architectures and their Applications
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://medium.com/alumnaiacademy/introduction-to-computer-vision-4fc2a2ba9dc
AI Scholar: Human vs Machine Attention in Neural Networks
join👇👇👇
@DeepLearning_AI
.https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business/ai-scholar-human-vs-machine-attention-in-neural-networks-69a8b59e577f
