uk
Feedback
Computer Science and Programming

Computer Science and Programming

Відкрити в Telegram

Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_science

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Computer Science and Programming

Канал Computer Science and Programming (@computer_science_and_programming) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 140 416 підписників, посідаючи 811 місце в категорії Технології та додатки та 88 місце у регіоні Італія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 140 416 підписників.

За останніми даними від 01 вересня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -772, а за останні 24 години на -64, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.15%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.97% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 11 442 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 771 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sellerflash, github, developer, pricing, waybienad.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Channel specialized for advanced topics of: * Artificial intelligence, * Machine Learning, * Deep Learning, * Computer Vision, * Data Science * Python Admin: @otchebuch Memes: @memes_programming Ads: @Source_Ads, https://telega.io/c/computer_sc...

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.

Buy Ad
140 416
Підписники
-6424 години
-2617 днів
-77230 днів
Архів дописів
Gary Marcus Robust AI 17 February 2020
Gary Marcus Robust AI 17 February 2020

The Next Decade in AI: Four Steps Towards Robust Artificial Intelligence.

Machine Learning for Everyone with great explanation
Machine Learning for Everyone with great explanation

Softmax Splatting for Video Frame Interpolation (using Pytorch)
Softmax Splatting for Video Frame Interpolation (using Pytorch)

Set of free AI, ML, Deep Learning, Reinforcement Learning, Computer Vision, Statistics video lectures collections(last updated 20th February 2020 with 140 items)

CARLA: An Open Urban Driving Simulator Open-source simulator for autonomous driving

PyTorch Implementation and Explanation of Graph Representation Learning papers involving DeepWalk, GCN, GraphSAGE, ChebNet &
PyTorch Implementation and Explanation of Graph Representation Learning papers involving DeepWalk, GCN, GraphSAGE, ChebNet & GAT.

DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills

ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters
ZeRO & DeepSpeed: New system optimizations enable training models with over 100 billion parameters

Course from MIT 6.S191 "Introduction to Deep Learning". Methods and applications in game play, medicine, language, art, computer vision, robotics and more

This video is synthetic and was created using deep learning