ru
Feedback
Artificial Intelligence && Deep Learning

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

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

Канал Artificial Intelligence && Deep Learning (@deeplearning_ai) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 029 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 58 029 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.

58 029
Подписчики
+1724 часа
-237 дней
-19330 день
Архив постов
Must-read papers on GNN Join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://github.com/thunlp/GNNPapers

Review: FSRCNN (Super Resolution) What Are Covered 1. Brief Review of SRCNNFSRCNN Network 2. ArchitectureExplanation of 1×1 Convolution Used in 3. Shrinking and Expanding 4. Explanation of Multiple 3×3 Convolutions in Non-Linear Mapping 5. Ablation Study 6. Results Join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://towardsdatascience.com/review-fsrcnn-super-resolution-80ca2ee14da4

Review: G-RMI — Winner in 2016 COCO Detection (Object Detection) Join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://towardsdatascience.com/review-g-rmi-winner-in-2016-coco-detection-object-detection-af3f2eaf87e4

The project is about predicting coronary heart disease by using three different ML algorithms Join👇👇👇 https://blog.goodaudience.com/heart-disease-prediction-aa656f2db585

The 5 Feature Selection Algorithms every Data Scientist should know Join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://towardsdatascience.com/the-5-feature-selection-algorithms-every-data-scientist-need-to-know-3a6b566efd2

Deepfakes, FaceGANS, and Synthetic Data: Welcome to the Reality Illusion of 2020 Join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://medium.com/swlh/deepfakes-facegans-and-the-rise-of-synthetic-data-welcome-to-2020-a54b88eecdf9

2D or 3D? A Simple Comparison of Convolutional Neural Networks for Automatic Segmentation of Cardiac Imaging 👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://towardsdatascience.com/2d-or-3d-a-simple-comparison-of-convolutional-neural-networks-for-automatic-segmentation-of-625308f52aa7

Everything You Need to Know About Autoencoders in TensorFlow Join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://towardsdatascience.com/everything-you-need-to-know-about-autoencoders-in-tensorflow-b6a63e8255f0

The Best Machine Learning Research of 2019 So Far - ODSC - Open Data Science - Medium Join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://medium.com/@ODSC/the-best-machine-learning-research-of-2019-so-far-954120947794

Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library 1st Edition join👇👇👇 @DeepLearning_AI Who This Book Is For This book contains descriptions, working code examples, and explanations of the C++ computer vision tools contained in the OpenCV 3.x library. Thus, it should be helpful to many different kinds of users: Professionals and entrepreneurs For practicing professionals who need to rapidly prototype or professionally implement computer vision systems, the sample code provides a quick frame‐ work with which to start. Our descriptions of the algorithms can quickly teach or remind the reader how they work. OpenCV 3.x sits on top of a hardware acceler‐ ation layer (HAL) so that implemented algorithms can run efficiently, seamlessly taking advantage of a variety of hardware platforms. Students.... Teachers.... Hobbyist....

Advancing Semi-supervised Learning with Unsupervised Data Augmentation join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://ai.googleblog.com/2019/07/advancing-semi-supervised-learning-with.html

FREE COURSE Intro to TensorFlow for Deep Learning This course is a practical approach to deep learning for software developers join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187

Landmark Assisted CycleGAN for Cartoon Face Generation join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://deepai.org/publication/landmark-assisted-cyclegan-for-cartoon-face-generation

Computer Vision: A Study On Different CNN Architectures and their Applications join👇👇👇 @DeepLearning_AI .https://medium.com/alumnaiacademy/introduction-to-computer-vision-4fc2a2ba9dc