Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Artificial Intelligence
Открыть в Telegram
🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Artificial Intelligence
Канал Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 70 715 подписчиков, занимая 1 835 место в категории Технологии и приложения и 4 624 место в регионе Индия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 70 715 подписчиков.
Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 941, а за последние 24 часа — 47, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.08%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.48% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 008 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 044 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 7.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как learning, linkedin, linux, udemy, 040k|.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel
Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 25 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
70 715
Подписчики
+4724 часа
+2227 дней
+94130 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июнь '26
июнь '26
+774
в 0 каналах
май '26
+1 050
в 3 каналах
Get PRO
апрель '26
+654
в 17 каналах
Get PRO
март '26
+353
в 19 каналах
Get PRO
февраль '26
+513
в 17 каналах
Get PRO
январь '26
+646
в 18 каналах
Get PRO
декабрь '25
+1 002
в 20 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+929
в 19 каналах
Get PRO
октябрь '25
+868
в 18 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+1 098
в 18 каналах
Get PRO
август '25
+991
в 19 каналах
Get PRO
июль '25
+419
в 21 каналах
Get PRO
июнь '25
+152
в 18 каналах
Get PRO
май '25
+450
в 20 каналах
Get PRO
апрель '25
+267
в 18 каналах
Get PRO
март '25
+799
в 19 каналах
Get PRO
февраль '25
+927
в 19 каналах
Get PRO
январь '25
+1 299
в 7 каналах
Get PRO
декабрь '24
+1 905
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+3 854
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+2 078
в 23 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+1 544
в 23 каналах
Get PRO
август '24
+2 362
в 27 каналах
Get PRO
июль '24
+2 654
в 22 каналах
Get PRO
июнь '24
+5 747
в 29 каналах
Get PRO
май '24
+6 469
в 21 каналах
Get PRO
апрель '24
+2 348
в 2 каналах
Get PRO
март '24
+3 570
в 3 каналах
Get PRO
февраль '24
+1 385
в 2 каналах
Get PRO
январь '24
+1 067
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+1 035
в 1 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+1 072
в 3 каналах
Get PRO
октябрь '23
+1 339
в 4 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+1 488
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+2 201
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+2 059
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+2 152
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+1 847
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+1 426
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+1 794
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+1 598
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+1 662
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+1 661
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+1 653
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+480
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+688
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+658
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+627
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+494
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+544
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+309
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+560
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+507
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+273
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+200
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+139
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+128
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+122
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+120
в 0 каналах
Get PRO
июль '21
+133
в 0 каналах
Get PRO
июнь '21
+690
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 24 июня | +47 | |||
| 23 июня | +89 | |||
| 22 июня | +20 | |||
| 21 июня | +27 | |||
| 20 июня | +20 | |||
| 19 июня | +6 | |||
| 18 июня | +31 | |||
| 17 июня | +4 | |||
| 16 июня | +19 | |||
| 15 июня | +35 | |||
| 14 июня | +28 | |||
| 13 июня | +70 | |||
| 12 июня | +17 | |||
| 11 июня | +56 | |||
| 10 июня | +29 | |||
| 09 июня | +52 | |||
| 08 июня | +26 | |||
| 07 июня | +24 | |||
| 06 июня | +13 | |||
| 05 июня | +31 | |||
| 04 июня | +40 | |||
| 03 июня | +48 | |||
| 02 июня | +28 | |||
| 01 июня | +14 |
Посты канала
🚀 8 Types of AI Agents You Should Know
AI agents are evolving beyond just text generation. Different architectures are being designed to specialize in reasoning, perception, action, and abstraction. Here’s a quick breakdown:1️⃣ GPTs – general-purpose text generators, great for fluency and versatility. 2️⃣ MoE (Mixture of Experts) – route tasks to specialized subnetworks for efficiency. 3️⃣ Large Reasoning Models – optimized for multi-step logical reasoning. 4️⃣ Vision-Language Models – bridge perception and language for multimodal tasks. 5️⃣ Small Language Models – lightweight, cost-efficient agents for edge deployment. 6️⃣ Large Action Models – built to execute code, call APIs, and perform tasks autonomously. 7️⃣ Hierarchical Language Models – break problems into sub-tasks, enabling long-horizon planning. 8️⃣ Large Concept Models – capture abstract, high-level knowledge for generalization. 🔍 What this really shows is that “AI agents” are no longer a monolithic idea. They’re evolving into a system of complementary architectures—each optimized for a different layer of intelligence.
| 2 |  📱 Understanding Machine learning algorithms | 2 726 |
| 3 | 📦 Exercise Files | 3 562 |
| 4 | 📱Machine Learning
📱Natural Language Processing with PyTorch | 3 500 |
| 5 |  🔅 Natural Language Processing with PyTorch
📝 Learn the basics of using PyTorch, a powerful deep learning tool, for natural language processing.
🌐 Author: Zhongyu Pan
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 41m
📋 Topics: Natural Language Processing, PyTorch
🔗 Join Machine Learning for more courses | 3 347 |
| 6 |  👑 Types of Machine Learning | 3 858 |
| 7 | 💡 Welcome to The Premium Vault – Your Gateway to Exclusive Content
🔐 What is The Premium Vault?
We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside?
1⃣ Tutorials, and resources across various premium niches
🔢 Downloadable assets, templates and tools
🔢 Masterpiece Movies and TV Shows
🔢 Legendary Documentaries
🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🚫 What You Won't Find Here:
No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers.
🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4 | 3 253 |
| 8 |  🔗 Paper Walk-through: Attention Is All You Need
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 46 min read
The complete guide to implementing a Transformer from scratch
🔗 Read Full Article | 4 708 |
| 9 |  📱 Top 9 Descriptive Models
Descriptive ML isn’t just “nice to have” it’s how you actually understand your data before you predict. Here’s a quick hit list to bookmark:
✅ K-means – fast, simple clustering
✅ Hierarchical clustering – dendrograms for multi-level structure
✅ DBSCAN – density-based clusters + outlier detection
✅ Gaussian Mixture Models – soft clustering with probabilities
✅ PCA – linear compression and denoising
✅ t-SNE – high-dim viz that preserves local neighborhoods
✅ UMAP – faster, often clearer embeddings than t-SNE
✅ Association Rules (Apriori/FP-Growth) – what co-occurs with what
✅ LDA – topic modeling for large text corpora | 5 484 |
| 10 | 💡 Welcome to The Premium Vault – Your Gateway to Exclusive Content
🔐 What is The Premium Vault?
We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside?
1⃣ Tutorials, and resources across various premium niches
🔢 Downloadable assets, templates and tools
🔢 Masterpiece Movies and TV Shows
🔢 Legendary Documentaries
🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🚫 What You Won't Find Here:
No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers.
🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4 | 2 356 |
| 11 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 270 |
| 12 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 999 |
| 13 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 016 |
| 14 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 044 |
| 15 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 175 |
| 16 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 911 |
| 17 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 459 |
| 18 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 340 |
| 19 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 462 |
| 20 |  🔅 Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision
📝 Learn how to implement, train, and fine-tune vision transformers using real-world datasets, while gaining skills to deploy models and visualize the models decision-making process.
🌐 Author: Daniel Gural
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 3h 45m
📋 Topics: PyTorch, Transformers, Computer Vision
🔗 Join Machine Learning for more courses | 4 819 |
