ru
Feedback

Не попадитесь на канал ботавода! Telemetrio находит и помечает такие каналы 👉 Хотите видеть метку — оформите подписку

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 138 807 подписчиков, занимая 817 место в категории Технологии и приложения и 89 место в регионе Италия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 138 807 подписчиков.

Согласно последним данным от 02 ноября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -985, а за последние 24 часа — -42, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 4.97%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.69% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 6 896 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 346 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 11.
  • 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 03 ноября, 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.

Buy Ad
138 807
Подписчики
-4224 часа
-4077 дней
-98530 дней
Архив постов
Pytorch internals from Edward Z.Yang. PyTorch NYC meetup on May 2019. Concepts: * Tensors, * Storage, * Strides, * Layouts, * Device, * Dtype, * Autograd ...

Just another advance of #GAN generations. From Face to pix2pix

computer age statistical inference.pdf8.11 MB

Computer Age Statistical Inference - Algorithms, Evidence, & Data Science Table of Content: Part I Classic Statistical Infere
Computer Age Statistical Inference - Algorithms, Evidence, & Data Science Table of Content: Part I Classic Statistical Inference 1 Algorithms and Inference 2 Frequentist Inference 3 Bayesian Inference 4 Fisherian Inference and Maximum Likelihood Estimation 5 Parametric Models and Exponential Families Part II Early Computer-Age Methods 6 Empirical Bayes 7 James–Stein Estimation and Ridge Regression 8 Generalized Linear Models and Regression Trees 9 Survival Analysis and the EM Algorithm 10 The Jackknife and the Bootstrap 11 Bootstrap Confidence Intervals 12 Cross-Validation and Cp Estimates of Prediction Error 13 Objective Bayes Inference and MCMC 14 Postwar Statistical Inference and Methodology Part III Twenty-First-Century Topics 15 Large-Scale Hypothesis Testing and FDRs 16 Sparse Modeling and the Lasso 17 Random Forests and Boosting 18 Neural Networks and Deep Learning 19 Support-Vector Machines and Kernel Methods 20 Inference After Model Selection 21 Empirical Bayes Estimation Strategies

Thrilled to be teaching a new course on Deep Unsupervised Learning with Peterxichen (ImprovedGAN, InfoGAN, PixelCNN++, VLAE, PixelSNAIL, Flow++), Hojonathanho (Flow++, GAIL), Aravind(Flow++): * Lectures * Homeworks

Google IO 2019 keynote. Learn about the latest product and platform innovations at Google in a Keynote Several improvements are introduced this year in AI + Software + Hardware integration. 👇

Great Tensorflow tutorial Series from Hvass Laboratories, which one of the most dominating Deep Learning Framework with practical examples

SafeML ICLR 2019 Workshop accepted papers list. Read and explore new horizons of Machine Learning

I highly recommend the Cornell University's "Machine Learning for Intelligent Systems (CS4780/ CS5780)" course taught by Associate Professor Kilian Q. Weinberger.

"One Model to Rule Them All" Christoph Molnar. Some experienced toughts how to work effectively with your Machine Learning model(project)

Deep Learning lecture

Deep Learning lecture The full deck of (600+) slides, by Professor Gilles Louppe. PDF file available here: