ru
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

Открыть в Telegram

Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_science

Больше

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Computer Science and Programming

Канал Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 142 711 подписчиков, занимая 816 место в категории Технологии и приложения и 87 место в регионе Италия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 142 711 подписчиков.

Согласно последним данным от 15 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 289, а за последние 24 часа — -46, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.44%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.85% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 9 197 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 646 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 17.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_sc...

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 16 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.

142 711
Подписчики
-4624 часа
-2077 дней
-1 28930 день
Архив постов
Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures T
Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures The topics range from optimization and Bayesian inference to deep learning, reinforcement learning, and Gaussian processes. The lectures are of tutorial style, starts from basics, but then quickly picking up the pace so that after 2-4 hours of teaching, they arrive at the state of the art in the subject area.

Everything you need to know about TensorFlow 2.0

More information available at MIT website: http://news.mit.edu/2019/ai-programming-gen-0626 Source code available at: https://probcomp.github.io/Gen/

MIT Release New AI Programming Language Called ‘GEN’. New AI programming language goes beyond deep learning. General-purpose language works for computer vision, robotics, statistics, and more.

NeurIPS | 2019 Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems - Accepted Competitions

A Deep Dive into NLP with PyTorch. how to implement more advanced architectures and apply it to real world datasets.

Platform for Machine Learning methods dependencies 3D visualization

The platform for Machine Learning methods dependencies 3D visualization THE PROJECT IS AVAILABLE ONLINE: HTTPS://WWW.INFORNOPOLITAN.XYZ/BACKRONYM FOR MORE INFORMATION (medium): HTTPS://MEDIUM.COM/@ASADULAEVARIP/HOW-TO-GENERATE-IDEAS-IN-MACHINE-LEARNING-BDB9A7267392

Amazing!! Deep Learning-based NLP techniques are going to revolutionize the way we write software. Here's Deep TabNine, a GPT-2 model trained on around 2 million files from GitHub. It becomes you lazy, as well as, helps you write code faster

Deep Learning, Spring 2019. Slides (the full deck of 600+), by Gilles Louppe:

Mix of object-oriented programming can sharpen your deep learning prototype

Practical Summary about Hypothesis testing in Machine learning using Python