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 70 390 підписників, посідаючи 1 845 місце в категорії Технології та додатки та 4 788 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 70 390 підписників.
За останніми даними від 12 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 1 141, а за останні 24 години на 11, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.42%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.10% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 221 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 476 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 9.
- 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 13 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.
70 390
Підписники
+1124 години
+2017 днів
+1 14130 день
Архів дописів
70 390
🔅 Machine Learning with Python: Logistic Regression
📝 Get an introduction to logistic regression by exploring how to build supervised machine learning models with Python.
🌐 Author: Frederick Nwanganga
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 19m
📋 Topics: Logistic Regression, Machine Learning, Python
🔗 Join Machine Learning for more courses
70 390
From automating repetitive tasks to boosting creativity, the best AI tools are essential for improving productivity in 2026 ✌️
70 390
RAG was supposed to make LLMs smarter.
Ground them in facts. Give them memory.
But the truth?
Most RAG systems today are just fancy search engines—fetching chunks and hoping the model figures it out.
That’s not intelligence.
The real upgrade is Agentic RAG.
Tools like Glean, Perplexity, and Harvey don’t just retrieve... they reason.
They decide what to fetch, when to fetch, or whether they should fetch anything at all.
This changes everything:
• No blind embeddings
• No random chunk dumps
• Real, layered memory
• APIs, search, and tools inside the reasoning loop
The LLM stops guessing and starts thinking.
70 390
📱Artificial Intelligence and Machine Learning
📱Introduction to Large Language Models
70 390
📱Artificial Intelligence and Machine Learning
📱Introduction to Large Language Models
70 390
🔅 Introduction to Large Language Models
📝 Learn about large language models—what they are, what they can do, and how they work.
🌐 Author: Jonathan Fernandes
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 17m
📋 Topics: Large Language Models
🔗 Join Artificial Intelligence and Machine Learning for more courses
70 390
🔰 Python library for finetuning Gemma 3
Includes papers on finetuning, sharding, LoRA, PEFT, multimodality, and tokenization in LLM.
pip install gemma70 390
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 Web Development
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
221k| 🔰 Linkedin Learning
140k| 🔰 Udemy Premium
134k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
120k| 🔰 Python 3
100k| 🔰 JavaScript Training
090k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
069k| 🔰 Data Analysis and Databases
068k| 🔰 Artificial Intelligence
064k| 🔰 React and NextJs
-◦-◦--◦-
063k| 🔰 Linux and DevOps
049k| 🔰 100 Days of Python
048k| 🔰 OpenAI Mastery
-◦-◦--◦-
048k| 🔰 Business and Finance
044k| 🔰 Best Telegram Channels
041k| 🔰 Udemy Learning
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 Zero to Mastery
040k| 🔰 Mobile Apps
036k| 🔰 Linkedin Learning Courses
-◦-◦--◦-
035k| 🔰 Codedamn Courses
034k| 🔰 React 101
031k| 🔰 Crypto Tutorials
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Coding Interview
025k| 🔰 Telegram's Shorts
023k| 🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦-
023k| 🔰 Linux Training
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
70 390
⭐️ 5 Techniques to Fine-Tune Large Language Models (LLMs)
With the rise of large language models (LLMs), fine-tuning for specific tasks has become more important than ever. But how can we do it efficiently without compromising performance? 🤔 Here are 5 advanced techniques that can help:
1⃣ LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA reduces the number of trainable parameters by adding low-rank adaptation matrices, making fine-tuning faster and more memory-efficient.🔢 LoRA-FA (LoRA with Feature Augmentation)
This method combines LoRA with external feature augmentation, injecting task-specific features to further boost performance with minimal overhead.🔢 Vera (Virtual Embedding Regularization Adaptation)
Vera helps regularize model embedding during fine-tuning, preventing over-fitting and improving generalization across different domains.🔢 Delta LoRA
An extension of LoRA, this approach focuses on updating only the most significant layers, reducing computational costs while retaining fine-tuning effectiveness.🔢 Prefix Tuning
Instead of modifying model weights, this technique learns task-specific prefix tokens that steer the model’s output, enabling efficient adaptation to new tasks.
70 390
📱Artificial Intelligence and Machine Learning
📱Machine Learning Foundations: Statistics
70 390
🔅 Machine Learning Foundations: Statistics
📝 Learn how statistics can help you troubleshoot issues, optimize performance, and innovate, creating new machine learning models that are more efficient.
🌐 Author: Terezija Semenski
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 1h 20m
📋 Topics: Statistical Analysis, Machine Learning
🔗 Join Artificial Intelligence and Machine Learning for more courses
70 390
SOCKS. MARKET Updates
Our Official Channel for platform updates, infrastructure changes, and service announcements related to residential and mobile proxy solutions.
Updates only.
#ad
70 390
📱Artificial Intelligence and Machine Learning
📱Building a Recommendation System with Python Machine Learning and AI
70 390
🔅 Building a Recommendation System with Python Machine Learning and AI
📝 Discover how to use Python to build programs that can make recommendations. This hands-on course explores different types of recommendation systems, and shows how to build each one.
🌐 Author: Lillian Pierson, P.E.
🔰 Level: Intermediate
⏰ Duration: 1h 39m
📋 Topics: Machine Learning, Recommender Systems
🔗 Join Artificial Intelligence and Machine Learning for more courses
