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
Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures T
Centre for Computational Statistics and Machine Learning from UCL's Machine Learning Summer School (MLSS'19) video lectures The topics range from optimization and Bayesian inference to deep learning, reinforcement learning, and Gaussian processes. The lectures are of tutorial style, starts from basics, but then quickly picking up the pace so that after 2-4 hours of teaching, they arrive at the state of the art in the subject area.

Everything you need to know about TensorFlow 2.0

More information available at MIT website: http://news.mit.edu/2019/ai-programming-gen-0626 Source code available at: https://probcomp.github.io/Gen/

MIT Release New AI Programming Language Called ‘GEN’. New AI programming language goes beyond deep learning. General-purpose language works for computer vision, robotics, statistics, and more.

NeurIPS | 2019 Thirty-third Conference on Neural Information Processing Systems - Accepted Competitions

A Deep Dive into NLP with PyTorch. how to implement more advanced architectures and apply it to real world datasets.

Platform for Machine Learning methods dependencies 3D visualization

The platform for Machine Learning methods dependencies 3D visualization THE PROJECT IS AVAILABLE ONLINE: HTTPS://WWW.INFORNOPOLITAN.XYZ/BACKRONYM FOR MORE INFORMATION (medium): HTTPS://MEDIUM.COM/@ASADULAEVARIP/HOW-TO-GENERATE-IDEAS-IN-MACHINE-LEARNING-BDB9A7267392

Amazing!! Deep Learning-based NLP techniques are going to revolutionize the way we write software. Here's Deep TabNine, a GPT-2 model trained on around 2 million files from GitHub. It becomes you lazy, as well as, helps you write code faster

Deep Learning, Spring 2019. Slides (the full deck of 600+), by Gilles Louppe:

Mix of object-oriented programming can sharpen your deep learning prototype

Practical Summary about Hypothesis testing in Machine learning using Python