fa
Feedback
Artificial Intelligence && Deep Learning

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 58 018 مشترک است و جایگاه 2 290 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 5 977 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 58 018 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 25 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -204 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 9.58% 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 5 556 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 26 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.

58 018
مشترکین
-824 ساعت
-287 روز
-20430 روز
آرشیو پست ها
. @DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 MY FAVORITE FREE COURSES TO LEARN DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS IN DEPTH * Free Courses to Learn Data Structures and Algorithms * Easy to Advanced Data Structures * Data Structure Concepts in C * Algorithms Part 1 - Coursera * Data Structure in Java 10 Algorithm Books Every Programmer Should Read 10 Books to Prepare Technical Programming/Coding Job Interviews

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks... * Autonomous driving, healthcare or retail are just some of the areas where Computer Vision has allowed us to achieve things that, until recently, were considered impossible.

More project ideas to improve your coding skills an article containing 15 project ideas that you can build to level up your coding skills, and people were very excited about that resource. Also, the app-ideas repository has gotten almost 3000 stars since I published that article. That’s insane! 😱 👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 YouTube Channel aimed at teaching Machine Learning Channel link - https://www.youtube.com/BhaveshBhatt8791/

👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

Mastering OpenCV 3 (2nd edition) Get hands-on with practical Computer Vision using OpenCV 3 This book covers : Chapter 1, Cartoonifier and Skin Changer for Raspberry Pi Chapter 2, Exploring Structure from Motion Using OpenCV Chapter 3, Number Plate Recognition Using SVM and Neural Networks Chapter 4, Non-Rigid Face Tracking Chapter 5, 3D Head Pose Estimation Using AAM and POSIT Chapter 6, Face Recognition Using Eigenfaces or Fisherfaces Chapter 7, Natural Feature Tracking for Augmented Reality 👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

How to be a great programmer What sets apart the really great programmers? 5min read...

Three models for Kaggle’s “Flowers Recognition” Dataset (6 min read) 👇👇👇 @DeepLearning_AI

Deep Learning for Cosmetics In this blog post, how we can use computer vision to solve a particularly poignant instance of this problem: finding influencers, images and videos that address a specific eye shape and complexion. Along the way, we’ll illustrate how three simple yet powerful ideas — geometric transformations, the triplet loss function and transfer learning — allow us to solve a variety of difficult inference problems with minimal human input. 👇👇👇 @DeepLearning_AI

Adversarial Autoencoders on MNIST dataset Python Keras Implementation 👇👇👇 @DeepLearning_AI

This book covers: Chapter 1, Getting Started with OpenCV. Chapter 2, An Introduction to the Basics of OpenCV. Chapter 3, Learning the Graphical User Interface and Basic Filtering. Chapter 4, Delving into Histograms and Filters. Chapter 5, Automated Optical Inspection, Object Segmentation, and Detection. Chapter 6, Learning Object Classification Chapter 7, Detecting Face Parts and Overlaying Masks, Chapter 8, Video Surveillance, Background Modeling, and Morphological Operations, Chapter 9, Learning Object Tracking Chapter 10, Developing Segmentation Algorithms for Text Recognition, Chapter 11, Text Recognition with Tesseract 👇👇👇 @DeepLearning_AI