Artificial Intelligence && Deep Learning

Відкрити в Telegram

Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers With advertising offers contact:

Індія6 003 Технології та додатки2 289...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Artificial Intelligence && Deep Learning

Канал Artificial Intelligence && Deep Learning (@deeplearning_ai) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 58 023 підписників, посідаючи 2 289 місце в категорії Технології та додатки та 6 003 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 023 підписників.

За останніми даними від 24 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -193, а за останні 24 години на 17, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.42%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 467 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 16.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як github, learning, estimation, dataset, engineer.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Channel for who have a passion for - * Artificial Intelligence * Machine Learning * Deep Learning * Data Science * Computer vision * Image Processing * Research Papers With advertising offers contact:”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 25 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.

58 023

Підписники

+1724 години

-237 днів

-19330 день

5 467

Перегляди допису

Немає даних24 години

Немає даних48 годин

9.42%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

58 023

State of the art in Video Object Segmentation. [paper]: https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:2106.05210 Free extension to get code for ML papers (❤️'d by Andrew Ng): Chrome: AI/ML Papers with Code Everywhere - CatalyzeX https://t.me/DeepLearning_ai

58 023

BIG STEP FROM CHINA! GPT-3 Scared You? Meet Wu Dao 2.0: A Monster of 1.75 Trillion Parameters Wu Dao 2.0 is 10x larger than GPT-3. Imagine what it can do. https://towardsdatascience.com/gpt-3-scared-you-meet-wu-dao-2-0-a-monster-of-1-75-trillion-parameters-832cd83db484 join us: https://t.me/DeepLearning_ai

58 023

Millions of learners have used Class Central to find their next course. https://www.classcentral.com/ Join us and stay up to date with the latest news, research papers with spurce codes, books related to AI/ML/DL

58 023

CS224W: Machine Learning with Graphs - Stanford / Winter 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUemjLiP4L1x9k6Z9D8rNbYW Full Stack Deep Learning - Spring 2021 - UC Berkeley https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUc2nlabZjCLLe8EQa9fOoa9 Introduction to Deep Learning (I2DL) - Technical University of Munich https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUdmk7v06MDyIx0SDxTrIoqk 3D Computer Vision - National University of Singapore - 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUflLnJF6hgi0FkeNG1zSFCZ CV3DST - Computer Vision 3: Detection, Segmentation and Tracking https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUd08wNo1FMd3eCUZXm8qexe ADL4CV - Advanced Deep Learning for Computer Vision https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUcQi2CwFIVQelSFCzxphJqz join us: https://t.me/DeepLearning_ai

58 023

2021- Courses List of Machine Learning, Deep Learning, and Computer Vision from a top school

58 023

Review — SFA: Simplified-Fast-AlexNet (Blur Classification) In this story, Blur Image Classification based on Deep Learning, (SFA), is reviewed. In this paper: Simplified-Fast-AlexNet (SFA) is designed to classify if an image is blurred by defocus blur, Gaussian blur, haze blur, or motion blur. https://medium.com/nerd-for-tech/review-sfa-simplified-fast-alexnet-blur-classification-4121e6d813f9 👉https://t.me/DeepLearning_ai

58 023

500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code 👉https://t.me/DeepLearning_ai

58 023

PAPER WITH CODES https://paperswithcode.com/ The mission of Papers with Code is to create a free and open resource with Machine Learning papers, code and evaluation tables. We believe this is best done together with the community, supported by NLP and ML. Also operate specialized portals for papers with code in astronomy, physics, computer sciences, mathematics and statistics. #Contributing Anyone can contribute - look for the "Edit" buttons! Want to submit a new code implementation? Search for the paper title, and then add the implementation on the paper page https://paperswithcode.com/ you can find a sea of implemented source code with papers. 👉https://t.me/DeepLearning_ai

58 023

2021- Courses List of Machine Learning, Deep Learning, and Computer Vision from a top school CS224W: Machine Learning with Graphs - Stanford / Winter 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUemjLiP4L1x9k6Z9D8rNbYW Full Stack Deep Learning - Spring 2021 - UC Berkeley https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUc2nlabZjCLLe8EQa9fOoa9 Introduction to Deep Learning (I2DL) - Technical University of Munich https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUdmk7v06MDyIx0SDxTrIoqk 3D Computer Vision - National University of Singapore - 2021 https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUflLnJF6hgi0FkeNG1zSFCZ CV3DST - Computer Vision 3: Detection, Segmentation and Tracking https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUd08wNo1FMd3eCUZXm8qexe ADL4CV - Advanced Deep Learning for Computer Vision https://www.youtube.com/playlist?list=PLuv1FSpHurUcQi2CwFIVQelSFCzxphJqz 👉https://t.me/DeepLearning_ai

58 023

Review — PAN: Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation (Semantic Segmentation Using FPA & GAU Modules, Outperforms FCN, DeepLabv2, CRF-RNN, DeconvNet, DPN, PSPNet, DPN, DeepLabv2, RefineNet, DUC, and PSPNet. https://medium.com/mlearning-ai/review-pan-pyramid-attention-network-for-semantic-segmentation-semantic-segmentation-8d94101ba24a https://t.me/DeepLearning_ai

58 023

Awesome Semantic Segmentation Networks by architecture * U-Net * SegNet * DeepLab * FCN * ENet * LinkNet * DenseNet * DilatedNet * PixelNet * ..... A sea of semantic segmentation source codes with papers https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation/blob/master/README.md JOIN US

58 023

ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation [Cited by 452] paper: http://www.robesafe.uah.es/personal/eduardo.romera/pdfs/Romera17tits.pdf github [PyTorch]: https://github.com/Eromera/erfnet_pytorch

58 023

Review — AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning? (Image Classification) This is a paper in 2020 CVPR with over 20 citations. ( Sik-Ho Tsang @ Medium) https://sh-tsang.medium.com/review-addernet-do-we-really-need-multiplications-in-deep-learning-image-classification-b72851ddb255 https://t.me/DeepLearning_ai https://t.me/MachineLearning_Programming

58 023

If you want to learn about Data science, machine learning, deep learning, computer vision and Big data. You will get handwritten notes on machine learning, deep learning and artificial intelligence plus you will get access to short notes on each topic in pdf format. You can join here👇👇👇 https://t.me/dataspoof 🔲🔲🔲🔲🔲

58 023

http://introtodeeplearning.com/

58 023

MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning 2021 Course Description MIT's introductory course on deep learning methods with applications to computer vision, natural language processing, biology, and more! Students will gain foundational knowledge of deep learning algorithms and get practical experience in building neural networks in TensorFlow. Course concludes with a project proposal competition with feedback from staff and panel of industry sponsors. Prerequisites assume calculus (i.e. taking derivatives) and linear algebra (i.e. matrix multiplication), we'll try to explain everything else along the way! Experience in Python is helpful but not necessary. Listeners are welcome!

58 023

500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲 500 AI Machine learning Deep learning Computer vision NLP Projects with code This list is continuously updated. - You can take pull request and contribute. https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code https://t.me/DeepLearning_ai https://t.me/MachineLearning_Programming

58 023

https://awesomeopensource.com/projects/computer-vision

58 023

Good day dear subscribers. Today, 25th January, our community are already more than 30K. Within these years we learn or still learning more about specific topics through channel. I try my best to provide, keep going with contemporary knowledge and practice, as well as, keep in touch with things based on #AI, #ML, #DL, #DS, #Python. Thanks for being with us and stay with us and invite your friends (https://t.me/DeepLearning_ai). If you have suggestions to improve the channel's content or related things, please let me know. Thanks @ShohruhRakhmatov