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:

Індія5 977 Технології та додатки2 290...

📈 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 58 018 підписників, посідаючи 2 290 місце в категорії Технології та додатки та 5 977 місце у регіоні Індія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 58 018 підписників.

За останніми даними від 25 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -204, а за останні 24 години на -8, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 9.58%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 5 556 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 26 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.

58 018

Підписники

-824 години

-287 днів

-20430 день

5 556

Перегляди допису

Немає даних24 години

Немає даних48 годин

9.58%

Коефіцієнт залучення

Немає даних

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

58 018

Hierarchical Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation PyTorch implementation Github: https://github.com/NVIDIA/semantic-segmentation Video: https://www.youtube.com/watch?v=odAGA7pFBGA&feature=youtu.be Paper: https://arxiv.org/abs/2005.10821 Method Details: https://www.cityscapes-dataset.com/method-details/?submissionID=7836

58 018

Multi-scale inference is commonly used to improve the results of semantic segmentation. combining multi-scale predictions. it to be roughly 4x more memory efficient to train than other recent approaches. In addition to enabling faster training, this allows us to train with larger crop sizes which leads to greater model accuracy.

58 018

The top 10 computer vision papers in 2020 with video demos, articles, code, and paper reference. https://www.kdnuggets.com/2021/01/top-10-computer-vision-papers-2020.html Join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 018

Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net https://deepai.org/publication/fast-and-furious-real-time-end-to-end-3d-detection-tracking-and-motion-forecasting-with-a-single-convolutional-net Join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 018

Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net

58 018

Real-Time Lane Detection and alerts for Autonomous Driving medium: https://towardsdatascience.com/real-time-lane-detection-and-alerts-for-autonomous-driving-1f0a021390ee paper: https://arxiv.org/pdf/1807.01726.pdf github repo: https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection Join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 018

Lane-Detection

58 018

Link of those books : https://bit.ly/2HXmaTK join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 018

Code accompanying the NeurIPS 2020 oral paper Network-to-Network Translation with Conditional Invertible Neural Networks Paper: https://compvis.github.io/net2net/ source codes: https://github.com/CompVis/net2net?utm_source=Deep+Learning+Weekly&utm_campaign=b85cddf829-EMAIL_CAMPAIGN_2019_04_24_03_18_COPY_01&utm_medium=email&utm_term=0_384567b42d-b85cddf829-156293989 join: https://t.me/DeepLearning_ai

58 018

NeurIPS 2020 NeurIPS (Neural Information Processing Systems), the largest machine learning and computational neuroscience conference will be held online on Dec 6-12. https://crossminds.ai/explore/ join: https://t.me/DeepLearning_ai https://t.me/MachineLearning_Programming

58 018

The International Conference on Machine Learning (ICML) is the premier gathering of professionals dedicated to the advancement of the branch of artificial intelligence known as machine learning. 1. https://lnkd.in/dXZWGUG 2. https://icml.cc/ 3. https://t.me/DeepLearning_ai

58 018

4 Top AI/ML Github Repositories in November 2020 1. PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization: 2,558 Stars 2. Microsoft: Bring Old Photos Back To Life: 2892 Stars 3. Project Sherlock: 1952 Stars 1. https://towardsdatascience.com/4-top-ai-ml-github-repositories-in-november-2020-aa51656aaab9 2. https://t.me/DeepLearning_ai

58 018