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 142 711 підписників, посідаючи 816 місце в категорії Технології та додатки та 87 місце у регіоні Італія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 142 711 підписників.

За останніми даними від 15 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -1 289, а за останні 24 години на -46, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 6.44%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.85% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 9 197 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 2 646 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 17.
  • 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 16 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.

142 711
Підписники
-4624 години
-2077 днів
-1 28930 день
Архів дописів
Gaussian processes for modern machine learning systems
Gaussian processes for modern machine learning systems

GPyTorch Gaussian processes for modern machine learning systems.

Need help getting started with Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV? Comprehensive guideline from Adrian Rosebrock (foudner of pyimagesearch) from beginner to advanced level with practical examples:

The current state of AI and Deep Learning: A reply to Yoshua Bengio. Interesting article to know current state and future perspectives of AI and Deep Learning from experts of the field

You are still thinking which Machine Learning framework to learn or use your projects. In 2019, the war for ML frameworks has two remaining main contenders: PyTorch and TensorFlow.

⚠ Message was hidden by channel owner

If you want to start Deep Learning, but you are thinking about how to start then this article will help you. Here is listed completely free and open-sourced courses in your hand

original source: "World economic forum"

"Talk to books" is a search tool that lets you find the most relevant passages from any book. Tool from Google's AI (100,000 scanned books with 600 million sentences) https://books.google.com/talktobooks/

"Hide and Seek" or "Catch Me if You Can!" game from OpenAI. Only this time the computer is playing it
"Hide and Seek" or "Catch Me if You Can!" game from OpenAI. Only this time the computer is playing it

Learn what parts of the image does a deep learning model pay attention to. AttentioNN to describe attention in neural network
Learn what parts of the image does a deep learning model pay attention to. AttentioNN to describe attention in neural networks.