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
📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Artificial Intelligence
Канал Artificial Intelligence (@machinelearning_deeplearning) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 56 619 підписників, посідаючи 3 064 місце в категорії Освіта та 5 904 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 56 619 підписників.
За останніми даними від 01 листопада, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 423, а за останні 24 години на 15, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.48%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.54% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 534 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 874 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 13.
- 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 02 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.
56 619
Підписники
+1524 години
+737 днів
+42330 днів
Архів дописів
56 625
Who's here?
We've asked for a free link to a paid channel, for our subs.
x2-x3 Signals here
👉 CLICK HERE TO JOIN 👈
👉 CLICK HERE TO JOIN 👈
👉 CLICK HERE TO JOIN 👈
❗️JOIN FAST! FIRST 1000 SUBS WILL BE ACCEPTED
56 625
Do you enjoy reading this channel?
Perhaps you have thought about placing ads on it?
To do this, follow three simple steps:
1) Sign up: https://telega.io/c/machinelearning_deeplearning
2) Top up the balance in a convenient way
3) Create an advertising post
If the topic of your post fits our channel, we will publish it with pleasure.
56 625
🤩 Want to build AI Apps and get jobs in GenAI domain? 🚀
"Build AI Apps with Google AI Studio!" is a 1-hour FREE Materclass by IIT Jodhpur Alumni to help you gain valuable insights into building AI applications without coding and make you ready for your next job.
Register Now: https://tally.so/r/wzKEY8?utm=telegram
🗓️ : 20th April || 09 PM
In just one hour, you will learn: 📕
✅ Working with Gemini Models
✅ Creating Custom Prompts
✅ Exporting Your App to Code
Register Here: https://tally.so/r/wzKEY8?utm=telegram
Only a few seats left ⚠️
56 625
Who's here?
We've asked for a free link to a paid channel, for our subs.
x2-x3 Signals here
👉 CLICK HERE TO JOIN 👈
👉 CLICK HERE TO JOIN 👈
👉 CLICK HERE TO JOIN 👈
❗️JOIN FAST! FIRST 1000 SUBS WILL BE ACCEPTED
56 625
Complete Roadmap to learn Generative AI in 2 months 👇👇
Weeks 1-2: Foundations
1. Learn Basics of Python: If not familiar, grasp the fundamentals of Python, a widely used language in AI.
2. Understand Linear Algebra and Calculus: Brush up on basic linear algebra and calculus as they form the foundation of machine learning.
Weeks 3-4: Machine Learning Basics
1. Study Machine Learning Fundamentals: Understand concepts like supervised learning, unsupervised learning, and evaluation metrics.
2. Get Familiar with TensorFlow or PyTorch: Choose one deep learning framework and learn its basics.
Weeks 5-6: Deep Learning
1. Neural Networks: Dive into neural networks, understanding architectures, activation functions, and training processes.
2. CNNs and RNNs: Learn Convolutional Neural Networks (CNNs) for image data and Recurrent Neural Networks (RNNs) for sequential data.
Weeks 7-8: Generative Models
1. Understand Generative Models: Study the theory behind generative models, focusing on GANs (Generative Adversarial Networks) and VAEs (Variational Autoencoders).
2. Hands-On Projects: Implement small generative projects to solidify your understanding. Experimenting with generative models will give you a deeper understanding of how they work. You can use platforms such as Google's Colab or Kaggle to experiment with different types of generative models.
Additional Tips:
- Read Research Papers: Explore seminal papers on GANs and VAEs to gain a deeper insight into their workings.
- Community Engagement: Join AI communities on platforms like Reddit or Stack Overflow to ask questions and learn from others.
Pro Tip: Roadmap won't help unless you start working on it consistently. Start working on projects as early as possible.
2 months are good as a starting point to get grasp the basics of Generative AI but mastering it is very difficult as AI keeps evolving every day.
Best Resources to learn Generative AI 👇👇
Learn Python for Free
Prompt Engineering Course
Prompt Engineering Guide
Data Science Course
Google Cloud Generative AI Path
Unlock the power of Generative AI Models
Machine Learning with Python Free Course
Deep Learning Nanodegree Program with Real-world Projects
Join @free4unow_backup for more free courses
ENJOY LEARNING👍👍
56 625
Best Resource to Learn Artificial Intelligence (AI) For Free
👇👇
https://imp.i115008.net/qn27PL
https://i.am.ai/roadmap
https://bit.ly/3h97QpE
https://t.me/datasciencefun/1375
http://microsoft.github.io/AI-For-Beginners
https://ai.google/education/
Share with credits: https://t.me/free4unow_backup
ENJOY LEARNING 👍👍
56 625
How do you start AI and ML ?
Where do you go to learn these skills? What courses are the best?
There’s no best answer🥺. Everyone’s path will be different. Some people learn better with books, others learn better through videos.
What’s more important than how you start is why you start.
Start with why.
Why do you want to learn these skills?
Do you want to make money?
Do you want to build things?
Do you want to make a difference?
Again, no right reason. All are valid in their own way.
Start with why because having a why is more important than how. Having a why means when it gets hard and it will get hard, you’ve got something to turn to. Something to remind you why you started.
Got a why? Good. Time for some hard skills.
I can only recommend what I’ve tried every week new course lauch better than others its difficult to recommend any course
I’ve completed courses from (in order):
Treehouse / youtube( free) - Introduction to Python
Udacity - Deep Learning & AI Nanodegree
Coursera - Deep Learning by Andrew Ng
fast.ai - Part 1and Part 2
They’re all world class. I’m a visual learner. I learn better seeing things being done/explained to me on. So all of these courses reflect that.
If you’re an absolute beginner, start with some introductory Python courses and when you’re a bit more confident, move into data science, machine learning and AI.
Join for more: https://t.me/machinelearning_deeplearning
👉Telegram Link: https://t.me/addlist/ID95piZJZa0wYzk5
Like for more ❤️
All the best 👍👍
