Artificial Intelligence && Deep Learning

Открыть в Telegram

Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers With advertising offers contact:

Больше

Индия6 003 Технологии и приложения2 289...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Artificial Intelligence && Deep Learning

Канал Artificial Intelligence && Deep Learning (@deeplearning_ai) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 023 подписчиков, занимая 2 289 место в категории Технологии и приложения и 6 003 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 023 подписчиков.

Согласно последним данным от 24 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -193, а за последние 24 часа — 17, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.42%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 467 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 16.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, learning, estimation, dataset, engineer.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers With advertising offers contact:”

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.

58 023

Подписчики

+1724 часа

-237 дней

-19330 день

5 467

Просмотры поста

Нет данных24 часа

Нет данных48 часов

9.42%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

58 029

Hierarchical Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation PyTorch implementation Github: https://github.com/NVIDIA/semantic-segmentation Video: https://www.youtube.com/watch?v=odAGA7pFBGA&feature=youtu.be Paper: https://arxiv.org/abs/2005.10821 Method Details: https://www.cityscapes-dataset.com/method-details/?submissionID=7836

58 029

Multi-scale inference is commonly used to improve the results of semantic segmentation. combining multi-scale predictions. it to be roughly 4x more memory efficient to train than other recent approaches. In addition to enabling faster training, this allows us to train with larger crop sizes which leads to greater model accuracy.

58 029

The top 10 computer vision papers in 2020 with video demos, articles, code, and paper reference. https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html Join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 029

Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net https://deepai.org/publication/fast-and-furious-real-time-end-to-end-3d-detection-tracking-and-motion-forecasting-with-a-single-convolutional-net Join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 029

Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net

58 029

Real-Time Lane Detection and alerts for Autonomous Driving medium: https://towardsdatascience.com/real-time-lane-detection-and-alerts-for-autonomous-driving-1f0a021390ee paper: https://arxiv.org/pdf/1807.01726.pdf github repo: https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection Join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 029

Lane-Detection

58 029

Link of those books : https://bit.ly/2HXmaTK join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 029

Code accompanying the NeurIPS 2020 oral paper Network-to-Network Translation with Conditional Invertible Neural Networks Paper: https://compvis.github.io/net2net/ source codes: https://github.com/CompVis/net2net?utm_source=Deep+Learning+Weekly&utm_campaign=b85cddf829-EMAIL_CAMPAIGN_2019_04_24_03_18_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_384567b42d-b85cddf829-156293989 join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 029

NeurIPS 2020 NeurIPS (Neural Information Processing Systems), the largest machine learning and computational neuroscience conference will be held online on Dec 6-12. https://crossminds.ai/explore/ join: https://t.me/DeepLearning_ai https://t.me/MachineLearning_Programming

58 029

The International Conference on Machine Learning (ICML) is the premier gathering of professionals dedicated to the advancement of the branch of artificial intelligence known as machine learning. 1. https://lnkd.in/dXZWGUG 2. https://icml.cc/ 3. https://t.me/DeepLearning_ai

58 029

4 Top AI/ML Github Repositories in November 2020 1. PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization: 2,558 Stars 2. Microsoft: Bring Old Photos Back To Life: 2892 Stars 3. Project Sherlock: 1952 Stars 1. https://towardsdatascience.com/4-top-ai-ml-github-repositories-in-november-2020-aa51656aaab9 2. https://t.me/DeepLearning_ai

58 029