Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Artificial Intelligence
Відкрити в Telegram
🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Artificial Intelligence
Канал Artificial Intelligence (@artificial_intelligence_com) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 70 715 підписників, посідаючи 1 835 місце в категорії Технології та додатки та 4 624 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 70 715 підписників.
За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 941, а за останні 24 години на 47, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.08%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.48% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 008 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 044 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, linkedin, linux, udemy, 040k|.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel
Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 25 червня, 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 Технології та додатки.
70 715
Підписники
+4724 години
+2227 днів
+94130 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
червень '26
червень '26
+774
в 0 каналах
травень '26
+1 050
в 3 каналах
Get PRO
квітень '26
+654
в 17 каналах
Get PRO
березень '26
+353
в 19 каналах
Get PRO
лютий '26
+513
в 17 каналах
Get PRO
січень '26
+646
в 18 каналах
Get PRO
грудень '25
+1 002
в 20 каналах
Get PRO
листопад '25
+929
в 19 каналах
Get PRO
жовтень '25
+868
в 18 каналах
Get PRO
вересень '25
+1 098
в 18 каналах
Get PRO
серпень '25
+991
в 19 каналах
Get PRO
липень '25
+419
в 21 каналах
Get PRO
червень '25
+152
в 18 каналах
Get PRO
травень '25
+450
в 20 каналах
Get PRO
квітень '25
+267
в 18 каналах
Get PRO
березень '25
+799
в 19 каналах
Get PRO
лютий '25
+927
в 19 каналах
Get PRO
січень '25
+1 299
в 7 каналах
Get PRO
грудень '24
+1 905
в 0 каналах
Get PRO
листопад '24
+3 854
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '24
+2 078
в 23 каналах
Get PRO
вересень '24
+1 544
в 23 каналах
Get PRO
серпень '24
+2 362
в 27 каналах
Get PRO
липень '24
+2 654
в 22 каналах
Get PRO
червень '24
+5 747
в 29 каналах
Get PRO
травень '24
+6 469
в 21 каналах
Get PRO
квітень '24
+2 348
в 2 каналах
Get PRO
березень '24
+3 570
в 3 каналах
Get PRO
лютий '24
+1 385
в 2 каналах
Get PRO
січень '24
+1 067
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+1 035
в 1 каналах
Get PRO
листопад '23
+1 072
в 3 каналах
Get PRO
жовтень '23
+1 339
в 4 каналах
Get PRO
вересень '23
+1 488
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+2 201
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+2 059
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+2 152
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+1 847
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+1 426
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+1 794
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+1 598
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+1 662
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+1 661
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+1 653
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+480
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+688
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+658
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+627
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+494
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+544
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+309
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+560
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+507
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+273
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+200
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+139
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+128
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+122
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+120
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+133
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+690
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 24 червня | +47 | |||
| 23 червня | +89 | |||
| 22 червня | +20 | |||
| 21 червня | +27 | |||
| 20 червня | +20 | |||
| 19 червня | +6 | |||
| 18 червня | +31 | |||
| 17 червня | +4 | |||
| 16 червня | +19 | |||
| 15 червня | +35 | |||
| 14 червня | +28 | |||
| 13 червня | +70 | |||
| 12 червня | +17 | |||
| 11 червня | +56 | |||
| 10 червня | +29 | |||
| 09 червня | +52 | |||
| 08 червня | +26 | |||
| 07 червня | +24 | |||
| 06 червня | +13 | |||
| 05 червня | +31 | |||
| 04 червня | +40 | |||
| 03 червня | +48 | |||
| 02 червня | +28 | |||
| 01 червня | +14 |
Дописи каналу
🚀 8 Types of AI Agents You Should Know
AI agents are evolving beyond just text generation. Different architectures are being designed to specialize in reasoning, perception, action, and abstraction. Here’s a quick breakdown:1️⃣ GPTs – general-purpose text generators, great for fluency and versatility. 2️⃣ MoE (Mixture of Experts) – route tasks to specialized subnetworks for efficiency. 3️⃣ Large Reasoning Models – optimized for multi-step logical reasoning. 4️⃣ Vision-Language Models – bridge perception and language for multimodal tasks. 5️⃣ Small Language Models – lightweight, cost-efficient agents for edge deployment. 6️⃣ Large Action Models – built to execute code, call APIs, and perform tasks autonomously. 7️⃣ Hierarchical Language Models – break problems into sub-tasks, enabling long-horizon planning. 8️⃣ Large Concept Models – capture abstract, high-level knowledge for generalization. 🔍 What this really shows is that “AI agents” are no longer a monolithic idea. They’re evolving into a system of complementary architectures—each optimized for a different layer of intelligence.
| 2 |  📱 Understanding Machine learning algorithms | 2 726 |
| 3 | 📦 Exercise Files | 3 562 |
| 4 | 📱Machine Learning
📱Natural Language Processing with PyTorch | 3 500 |
| 5 |  🔅 Natural Language Processing with PyTorch
📝 Learn the basics of using PyTorch, a powerful deep learning tool, for natural language processing.
🌐 Author: Zhongyu Pan
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 41m
📋 Topics: Natural Language Processing, PyTorch
🔗 Join Machine Learning for more courses | 3 347 |
| 6 |  👑 Types of Machine Learning | 3 858 |
| 7 | 💡 Welcome to The Premium Vault – 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 niches
🔢 Downloadable assets, templates and tools
🔢 Masterpiece Movies and TV Shows
🔢 Legendary 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 | 3 253 |
| 8 |  🔗 Paper Walk-through: Attention Is All You Need
🗂 Category: DEEP LEARNING
🕒 Date: 2024-11-03 | ⏱️ Read time: 46 min read
The complete guide to implementing a Transformer from scratch
🔗 Read Full Article | 4 708 |
| 9 |  📱 Top 9 Descriptive Models
Descriptive ML isn’t just “nice to have” it’s how you actually understand your data before you predict. Here’s a quick hit list to bookmark:
✅ K-means – fast, simple clustering
✅ Hierarchical clustering – dendrograms for multi-level structure
✅ DBSCAN – density-based clusters + outlier detection
✅ Gaussian Mixture Models – soft clustering with probabilities
✅ PCA – linear compression and denoising
✅ t-SNE – high-dim viz that preserves local neighborhoods
✅ UMAP – faster, often clearer embeddings than t-SNE
✅ Association Rules (Apriori/FP-Growth) – what co-occurs with what
✅ LDA – topic modeling for large text corpora | 5 484 |
| 10 | 💡 Welcome to The Premium Vault – 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 niches
🔢 Downloadable assets, templates and tools
🔢 Masterpiece Movies and TV Shows
🔢 Legendary 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 | 2 356 |
| 11 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 270 |
| 12 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 999 |
| 13 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 016 |
| 14 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 044 |
| 15 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 5 175 |
| 16 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 911 |
| 17 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 459 |
| 18 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 340 |
| 19 | 📱Machine Learning
📱Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision | 4 462 |
| 20 |  🔅 Hands-On Introduction to Transformers for Computer Vision
📝 Learn how to implement, train, and fine-tune vision transformers using real-world datasets, while gaining skills to deploy models and visualize the models decision-making process.
🌐 Author: Daniel Gural
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 3h 45m
📋 Topics: PyTorch, Transformers, Computer Vision
🔗 Join Machine Learning for more courses | 4 819 |
