fa
Feedback
Artificial Intelligence

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

📈 تحلیل کانال تلگرام Artificial Intelligence

کانال Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) در بخش زبانی انگلیسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 55 424 مشترک است و جایگاه 3 046 را در دسته آموزش و رتبه 6 201 را در منطقه الهند دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 55 424 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 31 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 702 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 25 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 1.37% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 328 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 757 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 26 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 01 سپتامبر, 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.

55 424
مشترکین
+2524 ساعت
+1537 روز
+70230 روز
آرشیو پست ها
Machine and Deep Learning Using MATLAB.pdf50.39 MB

Machine Learning with Qlik Sense (2023).pdf13.76 MB

DL.pdf14.42 MB

+1
Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch (2020)

Cross Validation and Resampling
Cross Validation and Resampling

Python Machine Learning (2024).pdf9.93 MB

Machine_Learning_Engineering_with_Python_Manage_the_lifecycle_of.pdf22.24 MB

Hands-on ML Projects with OpenCV - 2023 #python #ml #en

Generative AI.pdf7.85 MB

Do you enjoy reading this channel? Perhaps you have thought about placing ads on it? To do this, follow three simple steps: 1) Sign up: https://telega.io/c/machinelearning_deeplearning 2) Top up the balance in a convenient way 3) Create an advertising post If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.

+1
Python for AI 📌.pdf4.14 MB

You can have a look at these resources for learning prompt engineering: Free course with videos and interactive playground: https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ Popular Prompt Engineering Techniques summarized: https://www.promptingguide.ai/ Examples for different use cases: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering These do not just apply to ChatGPT, they can be used with any open source LLM. If you want to try these out locally using your LLM of choice, have a look at this, it has the full-code on GitHub as well. https://awinml.github.io/llm-ggml-python/ Join for more: https://t.me/machinelearning_deeplearning ENJOY LEARNING 👍👍

Machine Learning with Decision Trees and Random Forests 📝.pdf1.79 MB

Deep Learning for Finance.pdf9.36 MB

This is how ML works
This is how ML works

Generative AI with Python and TensorFlow 2 Joseph Babcock, 2021

Natural Language Processing in the Real World.pdf25.62 MB

Python Programming Notes 📝

Advanced Python: Practical Database Examples.zip253.86 MB