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

Сітка:Computer Science and Programming Італія88 Технології та додатки811...

📈 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 140 431 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 140 431 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

140 431

Підписники

-6424 години

-2617 днів

-77230 днів

11 442

Перегляди допису

~ 2 77124 години

~ 3 80448 годин

8.15%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

140 426

https://www.adhiraiyan.org/deeplearning/02.00-Linear-Algebra?fbclid=IwAR1roZFCx4aHYDQfsbS47-su7VCajlQ_M9Z7ZHEatSx6xJI3CRUUoScwp2w

140 426

Linear Algebra topics you need to understand Deep Learning with practical examples in Tensorflow 2.0.

140 426

Machine learning is the main trend in IT and technologies .The most actual information about big data , machine learning , neural networks on channel : @ai_machinelearning_big_data

140 426

Detailed description and transcription of talk: http://blog.ezyang.com/

140 426

Pytorch internals from Edward Z.Yang. PyTorch NYC meetup on May 2019. Concepts: * Tensors, * Storage, * Strides, * Layouts, * Device, * Dtype, * Autograd ...

140 426

Just another advance of #GAN generations. From Face to pix2pix

140 426

computer age statistical inference.pdf8.11 MB

140 426

Computer Age Statistical Inference - Algorithms, Evidence, & Data Science Table of Content: Part I Classic Statistical Inference 1 Algorithms and Inference 2 Frequentist Inference 3 Bayesian Inference 4 Fisherian Inference and Maximum Likelihood Estimation 5 Parametric Models and Exponential Families Part II Early Computer-Age Methods 6 Empirical Bayes 7 James–Stein Estimation and Ridge Regression 8 Generalized Linear Models and Regression Trees 9 Survival Analysis and the EM Algorithm 10 The Jackknife and the Bootstrap 11 Bootstrap Confidence Intervals 12 Cross-Validation and Cp Estimates of Prediction Error 13 Objective Bayes Inference and MCMC 14 Postwar Statistical Inference and Methodology Part III Twenty-First-Century Topics 15 Large-Scale Hypothesis Testing and FDRs 16 Sparse Modeling and the Lasso 17 Random Forests and Boosting 18 Neural Networks and Deep Learning 19 Support-Vector Machines and Kernel Methods 20 Inference After Model Selection 21 Empirical Bayes Estimation Strategies

140 426

https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home

140 426

Thrilled to be teaching a new course on Deep Unsupervised Learning with Peterxichen (ImprovedGAN, InfoGAN, PixelCNN++, VLAE, PixelSNAIL, Flow++), Hojonathanho (Flow++, GAIL), Aravind(Flow++): * Lectures * Homeworks

140 426

https://www.youtube.com/watch?v=lyRPyRKHO8M

140 426

Google IO 2019 keynote. Learn about the latest product and platform innovations at Google in a Keynote Several improvements are introduced this year in AI + Software + Hardware integration. 👇

140 426

https://www.youtube.com/playlist?list=PL9Hr9sNUjfsmEu1ZniY0XpHSzl5uihcXZ

140 426

Great Tensorflow tutorial Series from Hvass Laboratories, which one of the most dominating Deep Learning Framework with practical examples

140 426

https://sites.google.com/view/safeml-iclr2019/accepted-papers?fbclid=IwAR18gdqKNSE6Vao23HIc6J0zZ_ViACoHjr-zJ5OkpK1iIqR2154wly3RxPQ

140 426

SafeML ICLR 2019 Workshop accepted papers list. Read and explore new horizons of Machine Learning

140 426

Youtube Video Lectures: 👇 https://www.youtube.com/playlist?list=PLl8OlHZGYOQ7bkVbuRthEsaLr7bONzbXS Course Lecture Notes: 👇 http://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2018fa/lectures/

140 426

I highly recommend the Cornell University's "Machine Learning for Intelligent Systems (CS4780/ CS5780)" course taught by Associate Professor Kilian Q. Weinberger.

140 426

https://bentoml.com/posts/2019-04-19-one-model/

140 426

"One Model to Rule Them All" Christoph Molnar. Some experienced toughts how to work effectively with your Machine Learning model(project)