Artificial Intelligence
Відкрити в Telegram
🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources 🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more For Promotions: @love_data
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Artificial Intelligence
Канал Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 56 610 підписників, посідаючи 3 067 місце в категорії Освіта та 5 954 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 56 610 підписників.
За останніми даними від 31 жовтня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 437, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.10%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.54% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 323 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 874 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 12.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як learning, classification, layer, pattern, chatbot.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“🔰 Machine Learning & Artificial Intelligence Free Resources
🔰 Learn Data Science, Deep Learning, Python with Tensorflow, Keras & many more
For Promotions: @love_data”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 листопада, 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 Освіта.
56 610
Підписники
+324 години
+647 днів
+43730 днів
Архів дописів
56 610
10. Explaining Career Transitions:
How can I effectively explain a career transition to [JOB TITLE] in [SPECIFIC INDUSTRY] during an interview? Given my background in [previous industry or role] and my recent [relevant education, certification, experience], provide a narrative that connects my previous experiences to the new role, highlighting transferable skills and relevant achievements.
ChatGPT PROMPTS Series
56 610
9. Dealing with Gaps in Employment:
How should I address gaps in my employment history during an interview for the [JOB TITLE] position in [SPECIFIC INDUSTRY]? Considering that during this period I [explain what you did: pursued education, volunteered, freelanced, etc.], provide a response that explains the gaps positively and focuses on what I’ve learned during that time.
56 610
8. Handling Behavioral Questions:
How can I best respond to behavioral interview questions for a [JOB TITLE] role? Given my experience in [specific past role or project], provide strategies and examples to answer questions about teamwork, conflict resolution, and leadership.
56 610
7. Dealing with Gaps in Employment:
What is the best way to follow up after an interview for the [JOB TITLE] role at [SPECIFIC COMPANY]? Considering our discussion on [specific topics discussed during the interview], craft a professional and thoughtful thank-you email that reiterates my interest, highlights key points from our conversation, and emphasizes how my background in [specific skills or experiences] aligns with the company’s needs.
56 610
6. Showcasing Soft Skills:
How can I effectively highlight my soft skills, such as communication and teamwork, during an interview for the [JOB TITLE] role in [SPECIFIC INDUSTRY]? Please provide examples and scenarios that demonstrate these skills in action.
56 610
5. Post-Interview Follow-Up:
What is the best way to follow up after an interview for the [JOB TITLE] role at [SPECIFIC COMPANY]? Based on our discussion about [specific project, skill, or topic discussed during the interview], draft a professional and personalized thank-you email that not only reiterates my enthusiasm for the role but also highlights how my experience in [specific relevant experience or achievement] can directly contribute to the success of [SPECIFIC COMPANY]
56 610
4. Negotiating Salary:
How should I approach salary negotiations for a [JOB TITLE] role at [SPECIFIC COMPANY]? Please provide a script or key points to emphasize based on industry standards and my qualifications.
ChatGPT PROMPTS Series
56 610
3. Overcoming Weaknesses:
How should I address the common interview question: 'What is your greatest weakness?' in the context of a [JOB TITLE] role in [SPECIFIC INDUSTRY]? Provide a response that turns the weakness into a positive aspect.
56 610
2. Mock Interview Practice:
Create a mock interview scenario for the [JOB TITLE] role at [SPECIFIC COMPANY]. Include 5 common and challenging questions I might face, and provide guidance on how to answer each effectively.
56 610
1. Developing STAR Method Responses:
Help me craft a STAR (Situation, Task, Action, Result) response to the interview question: [INSERT QUESTION] for the [JOB TITLE] role. Ensure the response is clear, concise, and demonstrates my impact in previous roles.
56 610
Here are 10 ChatGPT-4o Prompts you need to know to Dominate and Excel at any job interview:
56 610
8. Set up the user interface and trigger the main function.
• Provides an input field for the user's question
• Triggers the main function when the user clicks "Get Answer"
56 610
7. Define the main function to run all LLMs and aggregate results.
• Runs all reference models asynchronously
• Displays individual responses in expandable sections
• Aggregates responses using the aggregator model
• Streams the aggregated response.
56 610
6. Implement the LLM call function.
• Asynchronously calls the LLM with the user's prompt
• Returns the model name and its response
56 610
5. Define the models and aggregator system prompt.
• Specifies the LLMs to be used for generating responses
• Defines the aggregator model and its system prompt
56 610
4. Initialize Together AI clients.
• Sets up Together API key as an environment variable
• Initializes both synchronous and asynchronous Together clients
56 610
3. Set up the Streamlit app and API key input.
• Creates a title for the app
• Adds a secure input field for the Together API key
