Artificial Intelligence
Відкрити в Telegram
🔒 Welcome Artificial Intelligence Channel Buy ads: https://telega.io/c/Artificial_Intelligence_COM
Показати більше
Сітка:📈 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 72 370 підписників, посідаючи 1 739 місце в категорії Технології та додатки та 4 353 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 72 370 підписників.
За останніми даними від 01 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 309, а за останні 24 години на -41, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.58%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.88% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 4 759 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 361 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 14.
- 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 02 вересня, 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.
72 370
Підписники
-4124 години
-1617 днів
+30930 днів
Архів дописів
72 378
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning Courses
126k| 🔰 Premium Udemy Courses
126k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
104k| 🔰 Learn Python
094k| 🔰 JavaScript Courses
075k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
065k| 🔰 DevOps Tutorials
059k| 🔰 Learn React and NextJs
055k| 🔰 Data Analysis and Databases
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Linux and DevOps
043k| 🔰 Best Telegram Channels
043k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
040k| 🔰 Business Training
039k| 🔰 ChatGPT Mastery
035k| 🔰 Mobile Development
-◦-◦--◦-
034k| 🔰 Zero to Mastery
033k| 🔰 Udemy Learning
032k| 🔰 Codedamn Courses
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Linkedin Learning
030k| 🔰 React 101
029k| 🔰 Crypto Lessons
-◦-◦--◦-
025k| 🔰 Coding Interview
023k| 🔰 Telegram's Shorts
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
72 378
📱Artificial Intelligence and Machine Learning
📱High-Performance PySpark: Advanced Strategies for Optimal Data Processing
72 378
📂 Full description
Master the art of efficient data processing with this advanced PySpark course designed for data engineers. Instructor Ameena Ansari shows you the essentials of optimizing the data cleaning process and defining schemas to streamline ingestion at scale. Explore various data formats and compression techniques to ensure seamless performance, even with massive datasets. By the end of this course, you'll have the tools and skills you need to transform and ingest high-quality data using PySpark pipelines that are both scalable and efficient.This course is integrated with GitHub Codespaces, an instant cloud developer environment that offers all the functionality of your favorite IDE without the need for any local machine setup. With GitHub Codespaces, you can get hands-on practice from any machine, at any time—all while using a tool that youll likely encounter in the workplace. Check out “Using GitHub Codespaces" with this course to learn how to get started.
72 378
🔅 High-Performance PySpark: Advanced Strategies for Optimal Data Processing
🌐 Author: Ameena Ansari
🔰 Level: Advanced
⏰ Duration: 1h 22m
🌀 Discover techniques for optimizing data cleaning, selecting efficient data formats, minimizing shuffling and skew, and performing high-performance data processing at scale.📗 Topics: Data Pipelines, PySpark, Data Processing 📤 Join Artificial Intelligence and Machine Learning for more courses
72 378
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning Courses
126k| 🔰 Premium Udemy Courses
125k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
104k| 🔰 Learn Python
094k| 🔰 JavaScript Courses
075k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
065k| 🔰 DevOps Tutorials
058k| 🔰 Learn React and NextJs
054k| 🔰 Data Analysis and Databases
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Linux and DevOps
043k| 🔰 Best Telegram Channels
043k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
039k| 🔰 Business Training
038k| 🔰 ChatGPT Mastery
035k| 🔰 Mobile Development
-◦-◦--◦-
034k| 🔰 Zero to Mastery
032k| 🔰 Udemy Learning
032k| 🔰 Codedamn Courses
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Linkedin Learning
030k| 🔰 React 101
029k| 🔰 Crypto Lessons
-◦-◦--◦-
025k| 🔰 Coding Interview
023k| 🔰 Telegram's Shorts
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
72 378
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning Courses
126k| 🔰 Premium Udemy Courses
125k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
103k| 🔰 Learn Python
094k| 🔰 JavaScript Courses
074k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
065k| 🔰 DevOps Tutorials
058k| 🔰 Learn React and NextJs
054k| 🔰 Data Analysis and Databases
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Linux and DevOps
043k| 🔰 Best Telegram Channels
043k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
039k| 🔰 Business Training
038k| 🔰 ChatGPT Mastery
035k| 🔰 Mobile Development
-◦-◦--◦-
034k| 🔰 Zero to Mastery
032k| 🔰 Udemy Learning
031k| 🔰 Codedamn Courses
-◦-◦--◦-
031k| 🔰 Linkedin Learning
030k| 🔰 React 101
029k| 🔰 Crypto Lessons
-◦-◦--◦-
025k| 🔰 Coding Interview
023k| 🔰 Telegram's Shorts
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
72 378
🔗 30 Useful AI Apps That Can Help You in 2025
AI apps are taking over the world. There’s an AI app for every conceivable use case. Here are some AI apps for different categories:1 - General Purpose: Perplexity, Anthropic Claude, Grok, ChatGPT, and Gemini 2 - Writing Code: Cursor, Replit, Windsurf AI, Github Copilot, and Tabnine 3 - Productivity: Adobe (PDF Chat), Gemini for Gmail, Gamma (AI slide deck), WisprFlow (AI voice dictation), and Granola (AI notetaker) 4 - Audience Building: Delphi (AI text, voice), HeyGen (video translation), Persona (AI agent builder), Captions (AI video editing), and OpusClips (Video repurposing) 5 - Creativity: ElevenLabs (realistic AI voices), Midjourney, Suno AI (music generation), Krea (enhance images), and Photoroom (AI image editing) 6 - Learning and Growth: Particle News App, Rosebud (AI journal app), NotebookLM, GoodInside (parenting co-pilot), and Ash (AI counselor).
72 378
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning Courses
125k| 🔰 Premium Udemy Courses
125k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
103k| 🔰 Learn Python
094k| 🔰 JavaScript Courses
074k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
065k| 🔰 DevOps Tutorials
058k| 🔰 Learn React and NextJs
054k| 🔰 Data Analysis and Databases
-◦-◦--◦-
049k| 🔰 Linux and DevOps
043k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
039k| 🔰 Business Training
038k| 🔰 ChatGPT Mastery
035k| 🔰 Mobile Development
-◦-◦--◦-
034k| 🔰 Zero to Mastery
032k| 🔰 Udemy Learning
031k| 🔰 Codedamn Courses
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Linkedin Learning
030k| 🔰 React 101
029k| 🔰 Crypto Lessons
-◦-◦--◦-
025k| 🔰 Coding Interview
023k| 🔰 Telegram's Shorts
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
72 378
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning Courses
125k| 🔰 Premium Udemy Courses
124k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
102k| 🔰 Learn Python
093k| 🔰 JavaScript Courses
074k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
065k| 🔰 DevOps Tutorials
058k| 🔰 Learn React and NextJs
053k| 🔰 Data Analysis and Databases
-◦-◦--◦-
048k| 🔰 Linux and DevOps
043k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
039k| 🔰 Business Training
038k| 🔰 ChatGPT Mastery
035k| 🔰 Mobile Development
-◦-◦--◦-
033k| 🔰 Zero to Mastery
032k| 🔰 Udemy Learning
031k| 🔰 Codedamn Courses
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Linkedin Learning
030k| 🔰 React 101
029k| 🔰 Crypto Lessons
-◦-◦--◦-
025k| 🔰 Coding Interview
023k| 🔰 Telegram's Shorts
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
72 378
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning Courses
125k| 🔰 Premium Udemy Courses
124k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
102k| 🔰 Learn Python
093k| 🔰 JavaScript Courses
073k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
065k| 🔰 DevOps Tutorials
058k| 🔰 Learn React and NextJs
053k| 🔰 Data Analysis and Databases
-◦-◦--◦-
048k| 🔰 Linux and DevOps
043k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
039k| 🔰 Business Training
037k| 🔰 ChatGPT Mastery
035k| 🔰 Mobile Development
-◦-◦--◦-
033k| 🔰 Zero to Mastery
031k| 🔰 Udemy Learning
031k| 🔰 Codedamn Courses
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Linkedin Learning
030k| 🔰 React 101
029k| 🔰 Crypto Lessons
-◦-◦--◦-
024k| 🔰 Coding Interview
022k| 🔰 Telegram's Shorts
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
72 378
📱Artificial Intelligence and Machine Learning
📱Artificial Intelligence Foundations: Machine Learning
72 378
📂 Full description
Machine learning is the most exciting branch of artificial intelligence. It allows systems to learn from data by identifying patterns and making decisions with little to no human intervention. In this course, you'll navigate the machine learning lifecycle by getting hands-on practice training your first machine learning model. Join instructor Kesha Williams as she explores widely adopted machine learning methods: supervised, unsupervised, and reinforcement. There's a focus on sourcing and preparing data and selecting the best learning algorithm for your project. After training a model, learn to evaluate model performance using standard metrics. Finally, Kesha shows you how to streamline the process by building a machine learning pipeline. If youre looking to understand the machine learning lifecycle and the steps required to build systems, check out this course.
72 378
🔅 Artificial Intelligence Foundations: Machine Learning
🌐 Author: Kesha Williams
🔰 Level: Beginner
⏰ Duration: 1h 50m
🌀 Learn about the machine learning lifecycle and the steps required to build systems in this hands-on course.📗 Topics: Machine Learning, Artificial Intelligence 📤 Join Artificial Intelligence and Machine Learning for more courses
72 378
🔅 PREMIUM CHANNELS
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 The Coding Space
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
217k| 🔰 Linkedin Learning Courses
124k| 🔰 Premium Udemy Courses
123k| 🔰 Web Development
-◦-◦--◦-
101k| 🔰 Learn Python
093k| 🔰 JavaScript Courses
073k| 🔰 Machine Learning
-◦-◦--◦-
065k| 🔰 DevOps Tutorials
057k| 🔰 Learn React and NextJs
052k| 🔰 Data Analysis and Databases
-◦-◦--◦-
048k| 🔰 Linux and DevOps
043k| 🔰 Best Telegram Channels
042k| 🔰 100 Days of Python
-◦-◦--◦-
038k| 🔰 Business Training
037k| 🔰 ChatGPT Mastery
034k| 🔰 Mobile Development
-◦-◦--◦-
033k| 🔰 Zero to Mastery
031k| 🔰 Udemy Learning
031k| 🔰 Codedamn Courses
-◦-◦--◦-
030k| 🔰 Linkedin Learning
029k| 🔰 React 101
028k| 🔰 Crypto Lessons
-◦-◦--◦-
024k| 🔰 Coding Interview
022k| 🔰 Telegram's Shorts
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--
🔰 Add Your Channel
-◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦--◦-◦--◦-
🔰 2hrs on top & 8hrs in channel!
72 378
8. Set up the user interface and trigger the main function.
• Provides an input field for the user's question
• Triggers the main function when the user clicks "Get Answer"
72 378
7. Define the main function to run all LLMs and aggregate results.
• Runs all reference models asynchronously
• Displays individual responses in expandable sections
• Aggregates responses using the aggregator model
• Streams the aggregated response.
72 378
6. Implement the LLM call function.
• Asynchronously calls the LLM with the user's prompt
• Returns the model name and its response
