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

Индия5 977 Технологии и приложения2 290...

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

Канал Artificial Intelligence && Deep Learning (@deeplearning_ai) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 58 018 подписчиков, занимая 2 290 место в категории Технологии и приложения и 5 977 место в регионе Индия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 58 018 подписчиков.

Согласно последним данным от 25 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -204, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.58%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 5 556 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 26 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.

58 018

Подписчики

-824 часа

-287 дней

-20430 день

5 556

Просмотры поста

Нет данных24 часа

Нет данных48 часов

9.58%

Коэффициент вовлеченности

Нет данных

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

58 018

. @DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 https://medium.freecodecamp.org/these-are-the-best-free-courses-to-learn-data-structures-and-algorithms-in-depth-4d52f0d6b35a

58 018

. @DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 MY FAVORITE FREE COURSES TO LEARN DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS IN DEPTH * Free Courses to Learn Data Structures and Algorithms * Easy to Advanced Data Structures * Data Structure Concepts in C * Algorithms Part 1 - Coursera * Data Structure in Java 10 Algorithm Books Every Programmer Should Read 10 Books to Prepare Technical Programming/Coding Job Interviews

58 018

https://towardsdatascience.com/gentle-dive-into-math-behind-convolutional-neural-networks-79a07dd44cf9 👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks... * Autonomous driving, healthcare or retail are just some of the areas where Computer Vision has allowed us to achieve things that, until recently, were considered impossible.

58 018

. @DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 https://medium.freecodecamp.org/more-project-ideas-to-improve-your-coding-skills-99f48d09bb4b

58 018

More project ideas to improve your coding skills an article containing 15 project ideas that you can build to level up your coding skills, and people were very excited about that resource. Also, the app-ideas repository has gotten almost 3000 stars since I published that article. That’s insane! 😱 👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 YouTube Channel aimed at teaching Machine Learning Channel link - https://www.youtube.com/BhaveshBhatt8791/

58 018

👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

Mastering OpenCV 3 (2nd edition) Get hands-on with practical Computer Vision using OpenCV 3 This book covers : Chapter 1, Cartoonifier and Skin Changer for Raspberry Pi Chapter 2, Exploring Structure from Motion Using OpenCV Chapter 3, Number Plate Recognition Using SVM and Neural Networks Chapter 4, Non-Rigid Face Tracking Chapter 5, 3D Head Pose Estimation Using AAM and POSIT Chapter 6, Face Recognition Using Eigenfaces or Fisherfaces Chapter 7, Natural Feature Tracking for Augmented Reality 👇👇👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 https://medium.freecodecamp.org/how-to-be-a-great-programmer-34939494996d

58 018

How to be a great programmer What sets apart the really great programmers? 5min read...

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆👆👆 https://medium.com/@rockyxu399/three-models-for-kaggles-flowers-recognition-dataset-bc2ff732cf4e

58 018

Three models for Kaggle’s “Flowers Recognition” Dataset (6 min read) 👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆 https://medium.com/mathematical-beauty/deep-learning-for-cosmetics-2d1b427bbfa2

58 018

Deep Learning for Cosmetics In this blog post, how we can use computer vision to solve a particularly poignant instance of this problem: finding influencers, images and videos that address a specific eye shape and complexion. Along the way, we’ll illustrate how three simple yet powerful ideas — geometric transformations, the triplet loss function and transfer learning — allow us to solve a variety of difficult inference problems with minimal human input. 👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

@DeepLearning_AI 👆👆👆 https://medium.com/@a.mirzaei69/adversarial-autoencoders-on-mnist-dataset-python-keras-implementation-5eeafd52ab21

58 018

Adversarial Autoencoders on MNIST dataset Python Keras Implementation 👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

This book covers: Chapter 1, Getting Started with OpenCV. Chapter 2, An Introduction to the Basics of OpenCV. Chapter 3, Learning the Graphical User Interface and Basic Filtering. Chapter 4, Delving into Histograms and Filters. Chapter 5, Automated Optical Inspection, Object Segmentation, and Detection. Chapter 6, Learning Object Classification Chapter 7, Detecting Face Parts and Overlaying Masks, Chapter 8, Video Surveillance, Background Modeling, and Morphological Operations, Chapter 9, Learning Object Tracking Chapter 10, Developing Segmentation Algorithms for Text Recognition, Chapter 11, Text Recognition with Tesseract 👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018

👇👇👇 @DeepLearning_AI

58 018