AI and Machine Learning
Відкрити в Telegram
Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more! Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу AI and Machine Learning
Канал AI and Machine Learning (@machine_learning_courses) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 95 141 підписників, посідаючи 1 512 місце в категорії Освіта та 3 036 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 95 141 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 335, а за останні 24 години на -23, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 10.63%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.44% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 10 117 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 325 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 18.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, llm, linkedin, linux, udemy.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence, and Python with Tensorflow, Pandas & more!
Buy ads: https://telega.io/c/machine_learning_courses”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.
95 141
Підписники
-2324 години
+107 днів
+33530 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
серпень '26
серпень '26
+431
в 2 каналах
липень '26
+780
в 16 каналах
Get PRO
червень '26
+1 055
в 1 каналах
Get PRO
травень '26
+1 165
в 4 каналах
Get PRO
квітень '26
+792
в 19 каналах
Get PRO
березень '26
+821
в 19 каналах
Get PRO
лютий '26
+1 063
в 18 каналах
Get PRO
січень '26
+1 309
в 18 каналах
Get PRO
грудень '25
+1 139
в 19 каналах
Get PRO
листопад '25
+1 241
в 20 каналах
Get PRO
жовтень '25
+1 504
в 18 каналах
Get PRO
вересень '25
+2 028
в 18 каналах
Get PRO
серпень '25
+2 762
в 19 каналах
Get PRO
липень '25
+2 186
в 25 каналах
Get PRO
червень '25
+1 398
в 17 каналах
Get PRO
травень '25
+2 047
в 22 каналах
Get PRO
квітень '25
+1 711
в 24 каналах
Get PRO
березень '25
+2 847
в 23 каналах
Get PRO
лютий '25
+3 008
в 22 каналах
Get PRO
січень '25
+3 423
в 0 каналах
Get PRO
грудень '24
+4 022
в 4 каналах
Get PRO
листопад '24
+5 156
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '24
+2 670
в 21 каналах
Get PRO
вересень '24
+3 586
в 23 каналах
Get PRO
серпень '24
+3 742
в 21 каналах
Get PRO
липень '24
+4 400
в 25 каналах
Get PRO
червень '24
+4 554
в 25 каналах
Get PRO
травень '24
+6 333
в 15 каналах
Get PRO
квітень '24
+1 997
в 1 каналах
Get PRO
березень '24
+2 668
в 2 каналах
Get PRO
лютий '24
+1 950
в 0 каналах
Get PRO
січень '24
+2 006
в 3 каналах
Get PRO
грудень '23
+1 319
в 2 каналах
Get PRO
листопад '23
+384
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+381
в 0 каналах
Get PRO
вересень '23
+583
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+1 318
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+1 445
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+1 200
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+1 576
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+1 012
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+944
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+918
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+1 089
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+944
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+789
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+581
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+885
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+826
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+844
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+804
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+780
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+4 074
в 0 каналах
Get PRO
березень '220
в 0 каналах
Get PRO
лютий '220
в 0 каналах
Get PRO
січень '220
в 0 каналах
Get PRO
грудень '210
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+231
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+145
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+160
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+143
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+139
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+359
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+513
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 26 серпня | 0 | |||
| 25 серпня | +6 | |||
| 24 серпня | 0 | |||
| 23 серпня | 0 | |||
| 22 серпня | +24 | |||
| 21 серпня | +4 | |||
| 20 серпня | +27 | |||
| 19 серпня | +28 | |||
| 18 серпня | +24 | |||
| 17 серпня | +13 | |||
| 16 серпня | +17 | |||
| 15 серпня | +5 | |||
| 14 серпня | +24 | |||
| 13 серпня | +39 | |||
| 12 серпня | +8 | |||
| 11 серпня | +23 | |||
| 10 серпня | +19 | |||
| 09 серпня | +1 | |||
| 08 серпня | +36 | |||
| 07 серпня | +11 | |||
| 06 серпня | +49 | |||
| 05 серпня | +26 | |||
| 04 серпня | +3 | |||
| 03 серпня | +20 | |||
| 02 серпня | +11 | |||
| 01 серпня | +13 |
Дописи каналу
| 2 |  +5100 AI ML projects for all levels | 2 737 |
| 3 | 📱Artificial intelligence
📱A Content Marketer's Guide to Responsible AI | 4 737 |
| 4 |  🔅 A Content Marketer's Guide to Responsible AI
📝 Learn to use AI responsibly in content marketing, balancing personalization, privacy, and ethical AI practices.
🌐 Author: Lauren Diethelm
🔰 Level: General
⏰ Duration: 23m
📋 Topics: Content Marketing, Artificial Intelligence for Business
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 4 577 |
| 5 |  +1AI Agents vs Agentic AI... what’s the actual difference?
There are 3 types of AI workflows worth knowing and each performs a different task. If you don’t understand these you’re probably falling behind.
Non-Agentic AI:
Basic prompt-response AI with no memory/reasoning.
They’re fast, cheap, and universally accessible, requires no technical build or integration and great for clear, one-off tasks.
Agentic AI:
Self-managing AI system that can plan and execute.
Great for handling complex, changing projects. They can integrate with tools and databases and produce more reliable outcomes.
AI Agent:
A single-task AI worker designed to automate one task.
Automates repetitive, time-consuming tasks, quick setup and cost-efficient and easy to test and refine within roles
In short:
AI Agents = Single-task automation
Agentic AI = Multi-step problem solving | 6 265 |
| 6 |  AI Concepts Explained | 6 732 |
| 7 |  💡 Your Gateway to Exclusive Content
🔐 What is The Premium Vault?
We are a private Telegram channel dedicated to delivering high-quality, premium content that you simply cannot find through ordinary searches, free platforms, or standard telegram channels. Every piece of content inside this vault is carefully collected, researched, and created exclusively for our members.
📦 What’s Inside?
1⃣ Tutorials, and resources across various premium sites
🔢 Movies, TV Shows and Documentaries
🔢 Premium Applications, fully featured, paid-tier software and productivity tools
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🚫 What You Won't Find Here:
No recycled freebies. No low-effort posts. No clickbait. Everything inside The Premium Vault is original, valuable, or rare — shared only with our inner circle of premium subscribers.
🔗 https://t.me/ThePremiumVault/4 | 6 111 |
| 8 |  AI Engineer Roadmap | 9 009 |
| 9 | 📱Artificial intelligence
📱Building Agentic AI Systems | 10 014 |
| 10 |  🔅 Building Agentic AI Systems
📝 Gain the knowledge and practical skills required to design and develop an Agentic AI system.
🌐 Author: Rashim Mogha
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 2m
📋 Topics: AI Software Development, AI Agents
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 9 888 |
| 11 |  Most Data Scientists structure their projects wrong.
Use this clean, production-ready layout👇
1️⃣ config/ – config files
Separate params from code (local.yaml, prod.yaml)
2️⃣ data/ – full data lifecycle
raw → preprocessed → features → predictions
3️⃣ entrypoint/ – main scripts
train.py (pipeline)
inference.py (batch/real-time)
4️⃣ notebooks/ – exploration only
EDA, analysis — never production logic
5️⃣ src/ – core ML code
feature engineering, training, inference (modular + testable)
6️⃣ tests/ – automated checks
prevent silent failures
7️⃣ docker + env files – reproducibility
same setup on any machine/CI
8️⃣ pinned dependencies – stability
exact versions → consistent results | 9 691 |
| 12 |  +14 stages of LLM Training | 11 038 |
| 13 |  +6Key Nodes in n8n
Most people think AI automation is complex, but with n8n it comes down to just 7 building blocks.
1️⃣ Code Node → custom logic
2️⃣ HTTP Request → connect any API
3️⃣ Edit Fields → clean data
4️⃣ IF Node → conditional paths
5️⃣ Switch Node → handle multiple cases
6️⃣ Loop Over Items → process lists
7️⃣ Error Handling → keep workflows alive
n8n makes it simple: drag, drop, connect. | 13 306 |
| 14 | 📱Artificial intelligence
📱Hands-On AI: Building Your First LLM-Powered App | 11 815 |
| 15 |  🔅 Hands-On AI: Building Your First LLM-Powered App
📝 Get started building apps powered by large language models (LLMs) in this hands-on, skills-based course for beginners.
🌐 Author: Han-chung Lee
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 1h 14m
📋 Topics: AI Software Development, Large Language Models, Artificial Intelligence
🔗 Join Artificial intelligence for more courses | 11 233 |
| 16 |  All major LLMs, one login: glbgpt.com
GPT-5 · Claude · Gemini · Grok · DeepSeek. Crypto top-up (USDT), pay-as-you-go, no sub required.
→ https://tglink.io/ad3c29e3f95e5e | 3 134 |
| 17 |  📕 The Ultimate Roadmap to master AI Agents | 14 024 |
| 18 |  🔢 Stages of LLM Training
Training a Large Language Model isn’t a single step—it’s a journey through multiple stages that shape how it understands, follows, and reasons.
Here’s the progression:
Stage 0 → A randomly initialized model, just noise with potential.
Stage 1 → Pre-Training, where it absorbs patterns from massive text data.
Stage 2 → Instruction Fine-Tuning, aligning it to follow human-written instructions.
Stage 3 → Preference Fine-Tuning, refining it to generate responses people actually prefer.
Stage 4 → Reasoning Fine-Tuning, pushing it to think more logically and solve complex problems.
From raw parameters to advanced reasoning, each stage transforms the model into something smarter, more helpful, and more aligned with human goals. | 13 197 |
| 19 |  🧠 Code with an AI agent — inside Telegram
BrainDaemon is a private AI coding workspace (Mini App):
• Cloud machine + real tools per chat
• Build multi-file projects, not just paste snippets
• Live reasoning while it works with you
Open the Mini App and start building:
👉 https://t.me/BrainDaemonBot | 2 153 |
| 20 |  🔢 Layers of LLM Stack | 14 280 |
