Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 22 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 100% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
Growth
4 measurements spanning 16 days, net +15. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 308–327 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
12 Sept 2026, 14:18
325
+4
3 Sept 2026, 22:40
321
+11
27 Aug 2026, 20:54
310
no change
27 Aug 2026, 13:31
310
first reading
Engagement
20 posts held, back to 27 February 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
10.5%
avg views ÷ 325 subscribers
Avg views / post
34.0
1 post measured
Reaction rate
2.94%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
1
of 20 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 26 August 2026
Posts held
20 (27 February 2026 – 26 August 2026)
Views total
34
Reactions total
1
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
27 Aug 2026, 13:31 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Video runtime
3m 23s
Average length
1m 08s
Measured directly from 3 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
28 reactions across 14 posts, in 4 distinct kinds. The most used accounts for 67.9% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
19
67.9%
👍
5
17.9%
👏
3
10.7%
🤯
1
3.57%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 14 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 28 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 27 February 2026 to 26 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
🚀 اگر میخواهی:
🔹 بهرهوری خودت را چند برابر کنی؟
🔹 از همکارانت عقب نمانی؟
🔹 حرفهایتر از هوش مصنوعی استفاده کنی؟
پس در دوره تخصصی «مهندسی پرامت» آموزشگاه نورون شرکت کن.
🧠 مهندسی پرامت چیست؟
علم و هنر کار حرفهای با ابزارهای هوش مصنوعی و طراحی دستورهای مناسب برای دریافت نتایجی مطلوب، دقیق و باکیفیت در کمترین زمان ممکن.
🔥 مهندسی پرامت؛ مزیت امروز، ضرورت فردا
📌 ارتباط با ما:
📞 09149705262
👤 @neuron_core
تلگرام:
📢…
🛠 آموزش مهندسی پرامپت | پست ۵
🤖 ۳ ابزار قدرتمند برای شروع:
🔹 ChatGPT — همهکاره و مناسب برای یادگیری، ایدهپردازی و برنامهنویسی
🔹 Claude — مناسب برای نوشتن، تحلیل و کار با متنهای طولانی
🔹 Gemini — مناسب برای تحقیق، یادگیری و کار با ابزارهای گوگل
💡 نکته حرفهای:
یک پرامپت را در چند ابزار امتحان کن، پاسخها را مقایسه کن و بهترین نتیجه را انتخاب کن.
🎯 تمرین امروز: یک پرامپت ساده بنویس و آن را در هر سه ابزار آزمایش کن.…
🎯 قانون طلایی پرامپتنویسی: دقیق و واضح باش.
هوش مصنوعی ذهنخوان نیست! 🧠
هرچه درخواستت را دقیقتر بیان کنی، احتمال رسیدن به نتیجه مطلوب بیشتر میشود.
برای نوشتن یک پرامپت خوب، این ۷ مورد را مشخص کن:
👤 نقش: AI در چه نقشی پاسخ دهد؟
🎯 وظیفه: دقیقاً چه کاری انجام دهد؟
📝 زمینه: چه اطلاعات و شرایطی را باید بداند؟
📋 فرمت: پاسخ را در چه قالبی ارائه کند؟
🚧 محدودیت: چه مواردی را رعایت یا از آنها پرهیز کند؟
👥 مخاطب: پاسخ…
🚀 مهندسی پرامپت چیست و چرا مهم است؟
📝 پرامپت (Prompt) یعنی متنی که به هوش مصنوعی میدهیم تا کاری برایمان انجام دهد؛ از یک سؤال ساده تا یک دستور پیچیده.
🛠 مهندسی پرامپت
یعنی هنر و علمِ نوشتنِ بهترین و دقیقترین دستورات برای گرفتن عالیترین نتیجه از هوش مصنوعی.
🌍 در آینده هوش مصنوعی جای شما را نمیگیرد، بلکه شخصی که کار با هوش مصنوعی را بلد است قطعا جای شما را خواهد گرفت!
در آیندهی بسیار نزدیک، شرکتها به دنبال اف…
✈️ قوانین پرواز برای موفقیت
برای رسیدن به مقصد، فقط داشتن هدف کافی نیست؛ باید مسیر پرواز را یاد بگیریم.
🤝 ارتباط و همکاری: تعامل با دیگران یک مهارت است؛ آن را یاد بگیریم.
📚 یادگیری مداوم: دنیا تغییر میکند؛ ما هم باید همیشه در حال یادگیری و بهروز شدن باشیم.
⏳ صبر و استمرار: رشد واقعی زمان میبرد. قرار نیست یکشبه به مقصد برسیم.
🎯 هدف + یادگیری + ارتباط + صبر = مسیر رشد
💡 موفقیت یک پرواز ناگهانی نیست؛ اوج گرفتن،…
💻🎮 اینجا فقط کدنویسی یاد نمیگیرند؛ اینجا ایدهها جان میگیرند.
در کلاسهای اسکرچ آموزشگاه نورون، کارآموزان با ساخت بازی، انیمیشن و پروژههای خلاقانه، مفاهیم برنامهنویسی را بهصورت عملی یاد میگیرند.
آنها در کنار یادگیری کدنویسی، مهارتهایی مانند تفکر الگوریتمی، حل مسئله، خلاقیت و کار پروژهای را نیز تقویت میکنند؛ مهارتهایی که پایه ورود به دنیای برنامهنویسی و فناوریهای آینده هستند.
🌱 یادگیری عمیق، نه حفظ کردن …
🌐 آینده متعلق به کسانی است که ریاضی میدانند.
پاول دورف، بنیانگذار تلگرام، به دانشآموزان و دانشجویان توصیه میکند ریاضی را جدی بگیرند؛ زیرا ریاضی به ما یاد میدهد منطقی فکر کنیم، مسائل را به بخشهای کوچکتر تقسیم کنیم و آنها را گامبهگام حل کنیم.
ایلان ماسک نیز این دیدگاه را تأیید کرده و میگوید: فیزیک را هم در کنار ریاضی فراموش نکنید.
💡 در عصر هوش مصنوعی، آنچه بیش از هر چیز ارزشمند است، تفکر، تحلیل و حل مسئله اس…
الگوریتم چیست؟ 🧠
الگوریتم یعنی مجموعهای از مراحل مشخص و قدمبهقدم برای حل یک مسئله.
مثلاً برای درست کردن چای:
کتری را پر از آب کنید.
آب را بجوشانید.
چای را داخل قوری بریزید.
آب جوش را اضافه کنید.
چند دقیقه صبر کنید تا چای دم بکشد.
این هم یک الگوریتم است؛ اگر مراحل را به ترتیب انجام دهید، همیشه به نتیجه مشخصی میرسید.
در برنامهنویسی هم دقیقاً همین اتفاق میافتد. ابتدا الگوریتم طراحی میشود و سپس با یک زبان برنامهن…
[آموزش مهندسی پرامپت - پست شماره ۱]
🤖 چگونه با هوش مصنوعی صحبت کنیم؟ (راز ارتباط موثر با ماشینها)
تا به حال سعی کردهاید آدرس یک مکان را به کسی بدهید که اصلاً با شهر شما آشنایی ندارد؟ اگر فقط بگویید "برو مرکز شهر"، احتمالاً او گم میشود. اما اگر بگویید "مستقیم برو، به میدان دوم که رسیدی بپیچ سمت راست"، دقیقاً به مقصد میرسد.
صحبت با هوش مصنوعی هم دقیقاً همینطور است!
🧠 از نظر علمی چه اتفاقی میافتد؟
در دنیای علوم…
📣 یک خبر ویژه و هیجانانگیز برای خانواده بزرگ نورون! 🚀
امروزه هوش مصنوعی دیگر فقط یک کلمه علمی و دور از دسترس نیست، بلکه به دستیاری تبدیل شده که نحوه یادگیری، کار و حتی زندگی روزمره ما را تغییر داده است. اما سوال مهم اینجاست: آیا ما بلدیم چطور به بهترین شکل از این دستیار هوشمند استفاده کنیم؟
برای پاسخ به این نیاز، تصمیم گرفتیم از امروز یک مسیر یادگیری ۳۰ روزه و فوقالعاده جذاب را در کانال آغاز کنیم! 🤩
قرار است هر ر…
☀️ ثبتنام دورههای تابستان آموزشگاه نورون آغاز شد!
🎓 با مجوز رسمی سازمان فنی و حرفهای کشور
📚 دورهها:
🐍 برنامهنویسی پایتون، طراحی وب و توسعه اندروید
🎮 آموزش برنامهنویسی کودکان با Scratch
🤖 هوش مصنوعی، علم داده، مهندسی پرامپت و اتوماسیون با n8n
💻 مهارتهای کاربردی کامپیوتر (ICDL)
🧠 ریاضیات، الگوریتم و تقویت مهارت حل مسئله
✅ تدریس توسط اساتید مجرب دانشگاهی
✅ آموزش پروژهمحور و کاربردی
✨ یادگیری را از متخصصان بیامو…
👍2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @neuron_ai_academy. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 12 September 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Neuron AI Academy 🧠” (@neuron_ai_academy), 325 subscribers as measured 12 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/neuron_ai_academy.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.