Artificial Intelligence

رفتن به کانال در Telegram

🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data

نمایش بیشتر

شبکه:Free Courses with Certificate - Python Programming, Data Science, Java Coding, SQL, Web Development, AI, ML, ChatGPT Expert الهند7 029 آموزش3 254...

📈 تحلیل کانال تلگرام Artificial Intelligence

کانال Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 53 207 مشترک است و جایگاه 3 254 را در دسته آموزش و رتبه 7 029 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 53 207 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 10 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 1 050 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 35 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

وضعیت تأیید: تأیید نشده
نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.80% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.68% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 086 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 892 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, classification, layer, pattern, chatbot تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data”

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 11 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 آموزش تبدیل کرده‌اند.

53 207

مشترکین

+3524 ساعت

+1927 روز

+1 05030 روز

3 086

نمایش های پست

~ 89224 ساعت

~ 1 13048 ساعت

5.80%

نرخ مشارکت

اطلاعاتی وجود ندارد

پست های در روز

Ads index

beta

آرشیو پست ها

53 207

2. Mock Interview Practice: Create a mock interview scenario for the [JOB TITLE] role at [SPECIFIC COMPANY]. Include 5 common and challenging questions I might face, and provide guidance on how to answer each effectively.

53 207

1. Developing STAR Method Responses: Help me craft a STAR (Situation, Task, Action, Result) response to the interview question: [INSERT QUESTION] for the [JOB TITLE] role. Ensure the response is clear, concise, and demonstrates my impact in previous roles.

53 207

Here are 10 ChatGPT-4o Prompts you need to know to Dominate and Excel at any job interview:

53 207

#meme

53 207

Data Science Essentials in Python.pdf5.01 MB

53 207

8. Set up the user interface and trigger the main function. • Provides an input field for the user's question • Triggers the main function when the user clicks "Get Answer"

53 207

7. Define the main function to run all LLMs and aggregate results. • Runs all reference models asynchronously • Displays individual responses in expandable sections • Aggregates responses using the aggregator model • Streams the aggregated response.

53 207

6. Implement the LLM call function. • Asynchronously calls the LLM with the user's prompt • Returns the model name and its response

53 207

5. Define the models and aggregator system prompt. • Specifies the LLMs to be used for generating responses • Defines the aggregator model and its system prompt

53 207

4. Initialize Together AI clients. • Sets up Together API key as an environment variable • Initializes both synchronous and asynchronous Together clients

53 207

3. Set up the Streamlit app and API key input. • Creates a title for the app • Adds a secure input field for the Together API key

53 207

2. Import necessary libraries • Streamlit for the web interface • asyncio for asynchronous operations • Together AI for LLM interactions

53 207

1. Install the necessary Python Libraries Run the following commands from your terminal to install the required libraries:

53 207

Build an LLM app with Mixture of AI Agents using small Open Source LLMs that can beat GPT-4o in just 40 lines of Python Code (step-by-step instructions): ⬇️

53 207

You can use ChatGPT to make money online. Here are 10 prompts by ChatGPT 1. Develop Email Newsletters: Make interesting email newsletters to keep audience updated and engaged. Prompt: "I run a local community news website. Can you help me create a weekly email newsletter that highlights key local events, stories, and updates in a compelling way?" 2. Create Online Course Material: Make detailed and educational online course content. Prompt: "I'm creating an online course about basic programming for beginners. Can you help me generate a syllabus and detailed lesson plans that cover fundamental concepts in an easy-to-understand manner?" Read more......

53 207

Machine_Learning_in_Finance_From_Theory_to_Practice_Matthew_F_Dixon.pdf8.75 MB

53 207

Free ML crash course by Google 👇👇 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

53 207

Matrix Theory and Linear Algebra Peter Selinger, 2018