ðŸŽĪ AI Presentation Guru! 100 Prompts āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Presentation Slide āļŠāļ§āļĒāļ›āļąāļ‡ āļĄāļĩāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļŦāļĨāļēāļĒāļŠāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļž āļĨāļ­āļ‡āļāļąāļ™āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒ

āļ—āđˆāļēāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™AIāļˆāļēāļāļ„āđˆāļēāļĒāđ„āļŦāļ™āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļąāļš

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™GPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
āļāļēāļĢāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļžāļĄāļĩ (GPT-4)āļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ”āļĩāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļŸāļĢāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩ
āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­Windows, Edgeāđ€āļ§āđ‡āļš, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ


āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ChatGPT https://chatgpt.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Gemini https://gemini.google.com/app
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ perplexity https://www.perplexity.ai/

  1. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļˆāļļāļ”āđ€āļ”āđˆāļ™āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąā
  2. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļĢāļļāļ›āļœāļĨāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ›āļĩāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ—āļĩāđˆāļ”āļđāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāđāļĨāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļŠāļļāļĄāļœāļđāđ‰āļ–āļ·āļ­āļŦāļļāđ‰āļ™”
  3. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ„āļ•āļĢāļĄāļēāļŠāļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™”
  4. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ­āļšāļĢāļĄāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ—āļĩāđˆāļ”āļđāļ—āļąāļ™āļŠāļĄāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒā
  5. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš startup [āļŠāļ·āđˆāļ­ startup] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ•āđˆāļ­āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļˆāļļāļ”āđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīā
  6. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļ—āļĩāđˆāļ”āļđāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĩāļŦāļ™āđ‰āļē āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒā
  8. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ CSR āđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļ—āļĩāđˆāļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļķāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ•āđˆāļ­āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ”
  9. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒ”
  10. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ] āļ—āļĩāđˆāļ”āļđāļĨāđ‰āļģāļŠāļĄāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ™āđˆāļēāļ•āļ·āđˆāļ™āđ€āļ•āđ‰āļ™”
  11. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ—āļĩāđˆāļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļļāļāļĢāļ°āļ”āļąā
  12. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ•āđˆāļ­ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļ—āļĩāđˆāļ”āļđāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķā
  13. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ›āļĩāļŦāļ™āđ‰āļē āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒā
  14. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ›āļĩāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ—āļĩāđˆāļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļķāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ•āđˆāļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāđāļĨāļ°āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ”
  15. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™] āļ—āļĩāđˆāļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āļ›āļĢāļ°āļāļ­ā
  16. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ—āļļāļāļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ”
  17. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļēāļ‡āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāđāļ•āđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ”
  18. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ 5 āļ›āļĩāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ•āđˆāļ­āļ„āļ“āļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢ”
  19. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļ—āļĩāđˆāļ”āļđāļ—āļąāļ™āļŠāļĄāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒā
  20. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™āļˆāļļāļ”āļŠāļąāļĄāļœāļąāļŠāļŠāļģāļ„āļąāļ”
  21. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ” [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒā
  22. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āļ–āļķāļ‡āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒ”
  23. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļˆāļąāļ”āļˆāļģāļŦāļ™āđˆāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļ—āļąāđ‰āļ‡āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļŸāđ„āļĨāļ™āđŒ”
  24. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđāļĨāļ°āļ­āļēāļŠāļĩāļ§āļ­āļ™āļēāļĄāļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™] āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ›āļĩ”
  25. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļš IT āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ„āļ‹āđ€āļšāļ­āļĢāđŒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]”
  26. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŸāļ·āđ‰āļ™āļŸāļđāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŦāļĨāļąāļ‡āļ§āļīāļāļĪāļ•āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ—āļĩāđˆāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļˆāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļœāļđāđ‰āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āđ„āļ”āđ‰āļŠāđˆāļ§āļ™āđ€āļŠāļĩāļĒ”
  27. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļŠāļļāļĄāļŠāļ™āđāļĨāļ°āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āļ–āļķāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ•āđˆāļ­āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ”
  28. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļđāļāļžāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ•āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļā
  29. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĨāļ”āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™]”
  30. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļĒāđˆāļ­āļĒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđāļĄāđˆ] āļ—āļĩāđˆāļ”āļđāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāđāļĨāļ°āđāļ•āļāļ•āđˆāļēā
  31. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Big Data āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒā
  32. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđāļĨāļ° Machine Learning āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ]”
  33. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™”
  34. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ•āļĨāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļā
  35. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ”
  36. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ e-commerce āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ—āļļāļāđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ”
  37. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ ROI āļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  38. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļĨāļąāļ‡āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ””
  39. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļīāļ•āļĢāļāļąāļšāļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™”
  40. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Customer Journey āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļˆāļļāļ”āļŠāļąāļĄāļœāļąāļŠāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļ”
āđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒAI (āļāļ”āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ)

āļœāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ„āļ›āđ€āļˆāļ­āļ„āļĨāļīāļ›āļ™āļĩāđ‰ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļļāļ‡āđ‚āļ‰āļĨāļ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ CDC ActionZone āļāđ‡āđ€āļĨāļĒāđ€āļ­āļēāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ™āļīāļ”āđ†āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāđ† āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒ āļāļąāļšāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™


1.āđ€āļ›āļīāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” Binaryoption (āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāđ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ”āļđāļŠāļąāļāļāļēāļ“ TF 1H āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”Forex (āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ™āļĩāđ‰) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

2.āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļ­āļēCodeāļ—āļĩāđˆāļœāļĄāđāļˆāļ āļāđ‡āļ­āļ›āļ§āļēāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)


FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
title='is Bearish')

alertcondition(Green,
title='is Green')

alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
title='is Red')

alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
strategy.close("Buy")

  1. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Influencer Marketing āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ—āļļāļāđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ”
  2. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļēāļ‡āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāđāļ•āđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ”
  3. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ HR Tech āļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ””
  4. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ VR āđāļĨāļ° AR āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ]”
  5. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļā
  6. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Blockchain āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ‚āļ›āļĢāđˆāļ‡āđƒāļŠāļ‚āļ­āļ‡āļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—]”
  7. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Social Listening āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  8. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Chatbot āđāļĨāļ° AI Assistant āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĒāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļšāļĢāļīāļāļēāļĢ]”
  9. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ IoT āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™]”
  10. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Customer Lifetime Value āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļē”
  11. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļš CRM āđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ”
  12. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Data Analytics āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—]”
  13. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 5 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē”
  14. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē Millennials āđāļĨāļ° Gen Z āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  15. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Gamification āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]”
  16. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒā
  17. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Loyalty Program āđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Blockchain”
  18. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļĒāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ­āļēāļŦāļēāļĢ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĨāļ”āļāļēāļĢāļŠāļđāļāđ€āļŠāļĩāļĒāđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļļāļ“āļ āļēāļž”
  19. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Employee Engagement āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ”
  20. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Predictive Maintenance āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™]”
  21. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Omnichannel Experience āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļ„āđ‰āļēāļ›āļĨāļĩāļ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļĒāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļŸāđ„āļĨāļ™āđŒ”
  22. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Carbon Footprint āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ”āļāļēāļĢāļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāļāđŠāļēāļ‹āđ€āļĢāļ·āļ­āļ™āļāļĢāļ°āļˆā
  23. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ 5G āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđ‚āļ—āļĢāļ„āļĄāļ™āļēāļ„āļĄ]”
  24. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰ (Knowledge Management) āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™”
  25. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡ Digital Marketing Funnel āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļā
  26. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Robotic Process Automation (RPA) āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]”
  27. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Sustainable Packaging āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĨāļ”āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ”
  28. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Net Promoter Score (NPS) āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĒāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  29. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Virtual Reality (VR) āđƒāļ™āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]”
  30. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Subscription Model āđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰āļ—āļĩāđˆāļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ„āļ”āđ‰”
  31. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Customer Churn Rate āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  32. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Augmented Reality (AR) āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāļŠāđ‰āļ­āļ›āļ›āļīāđ‰āļ‡āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļ„āđ‰āļēāļ›āļĨāļĩāļ]”
  33. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Green Energy Solution āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļŠāļ°āļ­āļēāļ””
  34. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Return on Marketing Investment (ROMI) āļ‚āļ­āļ‡āđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°”
  35. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļš Recommendation āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ]”
  36. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Circular Economy Model āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĨāļ”āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļŠāļĩāļĒāđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™”
  37. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Brand Health āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ”
  38. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Biometric Technology āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ”āļ§āļāļŠāļšāļēāļĒāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ]”
  39. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Personalized Marketing Strategy āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđāļĨāļ° Big Data”
  40. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Digital Transformation Readiness āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢ”
  41. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Drone Technology āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļš Logistics āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—]”
  42. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Voice Commerce Platform āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ e-commerce] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāđ‰āļ­āļ›āļ›āļīāđ‰āļ‡āļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļŠāļĩāļĒā
  43. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Employee Net Promoter Score (eNPS) āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļđāļāļžāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™”
  44. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Edge Computing āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ]”
  45. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Micro-learning Platform āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]”
  46. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Price Elasticity āļ‚āļ­āļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ”āļĢāļēāļ„āļē”
  47. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Quantum Computing āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ„āļ‹āđ€āļšāļ­āļĢāđŒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ]”
  48. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Contactless Payment Solution āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ°āđ€āļ‡āļīāļ™āđāļšāļšāđ„āļĢāđ‰āļŠāļąāļĄāļœāļąāļŠ”
  49. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Employee Productivity āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ Work From Home āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļā
  50. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ 3D Printing Technology āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļāļīāļ§āļąāļ•āļīāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļœāļđāđ‰āļœāļĨāļīāļ•]”
  51. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Personalized Nutrition Program āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ­āļēāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļ”āļ·āđˆāļĄ] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI”
  52. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Customer Acquisition Cost (CAC) āđāļĨāļ° Customer Lifetime Value (CLV) āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļā
  53. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Predictive Analytics āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ„āļ‡āļ„āļĨāļąāļ‡āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ„āđ‰āļēāļ›āļĨāļĩāļ]”
  54. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Digital Twin Technology āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™]”
  55. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨ
  56. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Brand Sentiment āļšāļ™āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ āļēāļžāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒ”
  57. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē Sustainable Supply Chain āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĨāļ”āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļ•āļĨāļ­āļ”āļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™”
  58. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Neuroscience āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ]”
  59. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ slide āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļœāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ Employee Turnover Rate āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāļŠāļđā
  60. “āļ­āļ­āļāđāļšāļš slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ§āļīāļŠāļąāļĒāļ—āļąāļĻāļ™āđŒāđāļĨāļ°āļžāļąāļ™āļ˜āļāļīāļˆāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ] āļ—āļĩāđˆāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļĨāļāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ”

āļ‚āļ­āļ‚āļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ—āļĩāđˆāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆ

āđ€āļĢāļēāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ—āļĩāđˆ AI āļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āļĄāļēāļžāļĨāļīāļāđ‚āļĨāļāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš

✅ āļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļ™āļģ AI āļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒ
✅ āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļąāļžāļŠāļāļīāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļāļēāļĢāļ‡āļēāļ™
✅ āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
✅ āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

✅ āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļˆāļēāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™
✅ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢ Prompt āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
✅ āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”, Content Creation, SEO
✅ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ DALL-E
✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™
✅ AI āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļŠāļĩāļ§āļīāļ”āđāļĨāļ°āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

ðŸ”Ĩ āļŠāļļāļ”āļĒāļ­āļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ ðŸ”Ĩ

✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ AI āļ„āļļāđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”! ðŸŽŊ āđ„āļ”āđ‰āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ• āļŸāļĢāļĩāļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļž (āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩ 100+ āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļĨāđ‰āļ§!)
✅ Workshop āļˆāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļ—āļģ 1 āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡ ðŸ‘Ļ‍ðŸŦ āđƒāļŠāđ‰ AI āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļ™āđˆāļ™āļ­āļ™! āļ—āļģāļˆāļĢāļīāļ‡ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ‚āļ„āđ‰āļŠāļ”āļđāđāļĨāđƒāļāļĨāđ‰āļŠāļīāļ”
✅ āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļĨāđ‡āļ āļŠāļ­āļ™āļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”! ðŸ‘Ĩ āļˆāļģāļāļąāļ”āđāļ„āđˆ 8 āļ„āļ™āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļš āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāđāļšāļšāļ•āļąāļ§āļ•āđˆāļ­āļ•āļąāļ§
✅ AI āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡! 🚀 āļ—āļģāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāđ„āļ§āļ‚āļķāđ‰āļ™ / āļ—āļģ SEO / āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļž-āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ / āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ
✅ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§ āļ„āļļāđ‰āļĄāļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļž! 💰 āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĢāļēāļĒāđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđƒāļŦāļĄāđˆāļŸāļĢāļĩ!

āđāļĨāļ°āļĒāļąāļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

✅ āđƒāļŠāđ‰ Gemini āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
📝 Workshop āđ€āļžāļˆāļŠāļ­āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐāļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
💎 workshop āđ€āļžāļˆ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
📝 āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰ ChatGPT āļŠāļ­āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ HTML CSS āļŠāļ­āļ™āļ”āļĩāđ„āļĄāđˆāļžāļ­āļŠāļĢāļļāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ”āđ‰āļ§āļĒ
🚀 āļŠāļ­āļ™āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āļ›āđƒāļ™5āļ™āļēāļ—āļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ ChatGPT āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™Codeāđ€āļ­āļ‡āđāļĄāđ‰āđāļ•āđˆāļ•āļąāļ§āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
ðŸŽĨ AI āļŠāļĢāļļāļ›āļ„āļĨāļīāļ› youtube
ðŸ’Ą āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļ­āļ­āļāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āļ§āļĩāļ”āļĩāđ‚āļ­
🗚ïļ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Mind Mapping āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
🔍 āđƒāļŠāđ‰ Chat GPT āļŠāđˆāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
📚 āļĨāđ‰āļģāļˆāļąāļ” āđƒāļŦāđ‰ AI āđāļ•āđˆāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āļ„āļ­āļĄāđ‚āļš ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌ïļ āļ—āļģāļĢāļđāļ›āļŠāļĄāļļāļ”āļĢāļ°āļšāļēāļĒāļŠāļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ Midjourney
📈 āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ SEO āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄ
📊 50 marketing Prompt
🖞ïļ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļŸāļĢāļĩāđ†āļœāđˆāļēāļ™ ChatGPT
ðŸ–Ĩïļ āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡slide āđāļšāļš powerpoint
📚 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļĨāļīāļ› Youtube āđ€āļžāļīāđˆāļĄ SEO

āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āļ§āđˆāļēāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļˆāļšāļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰ AI āļ—āļģāļ­āļ°āđ„āļĢāđ„āļ”āđ‰āļšāđ‰āļēāļ‡ āđ„āļ›āļĢāļąāļšāļŠāļĄāđ€āļ•āđ‡āļĄāđ†āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

1.āđƒāļŠāđ‰AIāļ—āļģāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ

āļ—āļļāļāļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ„āđˆāļēāļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ āļĒāļąāļ‡āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ„āđˆāļēāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļĒāļīāļ‡Adsāđ‚āļ†āļĐāļ“āļē āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ™āļĩāđ‰āļĄāļąāļ™āļĄāļĩāļĢāļēāļ„āļēāđāļžāļ‡āļĄāļēāļāđ† āđāļ•āđˆāļ§āđˆāļēāļ–āđ‰āļēāđ€āļĢāļēāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰AIāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āļ•āļĢāļ‡āļ™āļĩāđ‰āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĒāļ­āļ°āļĄāļēāļāđ† āļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ—āļšāđ„āļĄāđˆāđ€āļŠāļĩāļĒāđ€āļĨāļĒ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļœāļĄāđ€āļ­āļ‡ āđ„āļĄāđˆāļĒāļīāļ‡Adsāđ‚āļ†āļĐāļ“āļē āļāđ‡āļāļĨāļēāļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ§āđˆāļēāļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ™āļĩāđ‰ = 0 āļ„āļĢāļąāļš āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļˆāļ°āļ—āļģāđāļšāļšāļ™āļĩāđ‰āđ„āļ”āđ‰ āļ–āđ‰āļēāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩAI āļœāļĄāļāđ‡āļ„āļ‡āļ—āļģāđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āļāļąāļ™
āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āđāļ„āđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđ„āļ”āđ‰āđāļ„āđˆāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ§āļīāļ§āđƒāļ™ Tiktok āđāļ•āđˆāļĒāļąāļ‡āļ™āļģāļĄāļēāļ›āļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™ facebook IG āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļĢāļąāļš āđ€āļĢāļĩāļĒāļāđ„āļ”āđ‰āļ§āđˆāļē AI āļĄāļąāļ™āļ‰āļĨāļēāļ”āļĨāđ‰āļģāļĨāļķāļāļĄāļēāļāđ† āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļ°āđ„āļĢ

2.āđƒāļŠāđ‰ AI āļ—āļģ Automation āļ‡āđˆāļēāļĒāļāļ§āđˆāļēāđ€āļ”āļīāļĄāļŦāļĨāļēāļĒāđ€āļ—āđˆāļē

āļŦāļĨāļąāļ‡āļˆāļēāļāđ€āļĢāļēāļœāđˆāļēāļ™āļĒāļļāļ„āļ‚āļ­āļ‡ ChatGPT āļĄāļē āđ‚āļĨāļāļāđ‡āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļŦāļĒāļļāļ”āđāļ„āđˆāļ•āļĢāļ‡āļ™āļąāđ‰āļ™āļ„āļĢāļąāļš â€” āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰ AI āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ„āļ›āļ­āļĩāļāļ‚āļąāđ‰āļ™ āļ„āļ·āļ­ AI Automation
āļ™āļķāļāļ āļēāļžāļ‡āđˆāļēāļĒ āđ† āļ™āļ°āļ„āļĢāļąā āļˆāļēāļāđ€āļ”āļīāļĄāđ€āļĢāļēāđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļ­āļšāļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒ āļĄāļąāļ™āļāđ‡āļ§āđˆāļēāļŠāļ°āļ”āļ§āļāđāļĨāđ‰āļ§ āđāļ•āđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļēāļāļ”āđ€āļ­āļ‡āļ—āļļāļāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™ āļšāļēāļ‡āļ—āļĩāļāđ‡āļāļ”āđ„āļ›āļ‡āļ‡āđ„āļ› āđ€āļŦāļ™āļ·āđˆāļ­āļĒāļˆāļ™āļ‚āļĩāđ‰āđ€āļāļĩāļĒāļˆāđƒāļŠāđ‰āđ„āļ›āļ‹āļ°āļ‡āļąāđ‰āļ™
āđāļĨāđ‰āļ§āļ–āđ‰āļēāļœāļĄāļšāļ­āļāļ§āđˆāļē…
āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ– āļ•āļąāđ‰āļ‡āļĢāļ°āļšāļšāđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļ—āļ™āđ€āļĢāļēāđāļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļĨāđˆāļ°?
āļĒāļāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒ āđ† —
AI + Make.com = āļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§āļ—āļĩāđˆāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļĨāļ‡āđ€āļžāļˆāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“ āļ—āļļāļāļ§āļąāļ™ āđāļšāļšāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđāļ•āļ°āđ€āļĨāļĒ!
AI āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāļ„āļīāļ”āđāļ„āļ›āļŠāļąāđˆāļ™ āļŦāļēāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒ āđāļĨāđ‰āļ§āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāđƒāļŦāđ‰āļ•āļĢāļ‡āđ€āļ§āļĨāļē āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļēāļ™āļąāđˆāļ‡āļ„āļīāļ” āļ™āļąāđˆāļ‡āļ—āļģāđ€āļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŠāļĩāļĒāđ€āļ§āļĨāļē
āļĨāļ­āļ‡āļ–āļēāļĄāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡āļ”āļđāļ„āļĢāļąāļšāļ§āđˆāļē…
❌ āđ€āļšāļ·āđˆāļ­āđ„āļŦāļĄāļāļąāļšāļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ—āļļāļāļ§āļąāļ™?
❌ āđ€āļ„āļĒāđ„āļŦāļĄāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāđ„āļĄāđˆāļŠāļĄāđˆāļģāđ€āļŠāļĄāļ­ āļ„āļ™āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ™āđ‰āļ­āļĒ āļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāđ„āļĄāđˆāļĄāļē?
❌ āļĢāļđāđ‰āļŠāļķāļāļ§āđˆāļēāđ€āļŠāļĩāļĒāđ€āļ§āļĨāļēāđ„āļ›āļāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļģāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ‹āđ‰āļģ āđ†?
āļ–āđ‰āļēāđƒāļŠāđˆ… āļ–āļķāļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāđƒāļŦāđ‰ AI Automation āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļ—āļ™āđāļĨāđ‰āļ§āļ„āļĢāļąāļš
āđ€āļ‹āđ‡āļ•āđāļ„āđˆāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§ āđāļĨāđ‰āļ§āļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāđƒāļŦāđ‰āļĢāļ°āļšāļšāļ§āļīāđˆāļ‡āđ€āļ­āļ‡āļ—āļļāļāļ§āļąāļ™ āļŠāļšāļēāļĒāļāļ§āđˆāļēāđ€āļ”āļīāļĄāđ€āļĒāļ­āļ°
Screenshot

3.āđƒāļŠāđ‰AIāļ—āļģ Presentation āļŠāļļāļ”āļŠāļ§āļĒ

āļĄāļąāļ™āļ„āļ‡āļˆāļ°āļ”āļĩāļĄāļēāļāđ† āļ–āđ‰āļēāđ€āļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĨāļ”āđ€āļ§āļĨāļēāļāļēāļĢāļ—āļģ powerpoint āļ™āļēāļ™āđ† āđāļĨāđ‰āļ§āļĄāļĩāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­AI āļ—āļĩāđˆāļāļ”āđāļ„āđˆāļ„āļĨāļīāļāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰ Slide āļŠāļ§āļĒāđ†āđāļšāļšāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ­āļāļĄāļē āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļĄāļēāđ€āļˆāļēāļ°āļĨāļķāļāļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāļąāļ™āļ„āļĢāļąāļš
✅ āđāļ„āđˆāļžāļīāļĄāļžāđŒāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­ āļŦāļĢāļ·āļ­āđ‚āļĒāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļ‚āđ‰āļēāđ„āļ› â€” āđ„āļ”āđ‰āļŠāđ„āļĨāļ”āđŒāļŠāļ§āļĒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļĄāļ·āļ­āđ‚āļ›āļĢāđƒāļ™āđ„āļĄāđˆāļāļĩāđˆāļ„āļĨāļīāļ
✅ āļ›āļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļ”āđ€āļ§āļĨāļēāđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡ āđ€āļ­āļēāđ„āļ›āļ—āļģāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ­āļ·āđˆāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļāļāļ§āđˆāļē
✅ āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāđ„āļ‹āļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāļ”āļđāļ”āļĩ āļ—āļąāļ™āļŠāļĄāļąāļĒ āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļāđ‡āļžāļĢāļĩāđ€āļ‹āļ™āļ•āđŒāđ„āļ”āđ‰āđāļšāļšāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž
✅ āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ—āļąāđ‰āļ‡āļ‡āļēāļ™āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļ‡āļēāļ™āļ‚āļēāļĒ āļ‡āļēāļ™āļžāļĢāļĩāđ€āļ‹āļ™āļ•āđŒāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē

4.āđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģ “āļ­āļīāļ™āđ‚āļŸāļāļĢāļēāļŸāļīāļâ€ āļŠāļ§āļĒ āđ† āđāļšāļšāļĄāļ·āļ­āđ‚āļ›āļĢ āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļŠāļāļīāļĨāļ”āļĩāđ„āļ‹āļ™āđŒ!

āļŦāļĨāļēāļĒāļ„āļ™āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļĢāļđāđ‰āđāļĨāđ‰āļ§āļ§āđˆāļē AI āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļŦāļĒāļļāļ”āđāļ„āđˆāļāļēāļĢāļžāļīāļĄāļžāđŒāļ„āļģāļ•āļ­āļšāļ„āļĢāļąāļš
āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĢāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ– â€œāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļ§āđˆāļēāļ„āļģāļžāļđāļ”” āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āđ„āļ”āđ‰āđāļĨāđ‰āļ§ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ° āļ āļēāļžāđāļ™āļ§āļ­āļīāļ™āđ‚āļŸāļāļĢāļēāļŸāļīāļ
āđ€āļžāļĢāļēāļ°āļ­āļ°āđ„āļĢāļ–āļķāļ‡āļ„āļ§āļĢāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđƒāļŠāđ‰?
✅ āļ„āļ™āđ€āļĢāļēāļˆāļ”āļˆāļģ “āļ āļēāļžâ€ āđ„āļ”āđ‰āļĄāļēāļāļ–āļķāļ‡ 65% āđāļĄāđ‰āļœāđˆāļēāļ™āđ„āļ›āđāļĨāđ‰āļ§ 3 āļ§āļąāļ™ â€” āļ‚āļ“āļ°āļ—āļĩāđˆāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļĨāđ‰āļ§āļ™āļˆāļģāđ„āļ”āđ‰āđāļ„āđˆ 10% āđ€āļ—āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™!
(āļ—āļĩāđˆāļĄāļē: Brain Rules, John Medina)
✅ āļ­āļīāļ™āđ‚āļŸāļāļĢāļēāļŸāļīāļāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰ “āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđāļŠāļĢāđŒāļšāļ™āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨ” āļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ–āļķāļ‡ 3 āđ€āļ—āđˆāļē
(āļ—āļĩāđˆāļĄāļē: HubSpot)
✅ āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩ “āļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄâ€ āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰ āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āļžāļļāđˆāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ–āļķāļ‡ 80%
(āļ—āļĩāđˆāļĄāļē: Nielsen Norman Group)

5.āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļĨāļīāļ›āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āđāļĨāļ°āđ€āļžāļĨāļ‡ āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļ‡āđˆāļēāļĒāļāļ§āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāļ„āļīāļ”

āļŦāļĨāļąāļ‡āļˆāļēāļāđ€āļĢāļēāđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ āļŠāđˆāļ§āļĒāļ„āļīāļ”āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļāļąāļ™āļĄāļēāđāļĨāđ‰āļ§â€Ķ āļŦāļĨāļēāļĒāļ„āļ™āļ­āļēāļˆāļˆāļ°āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļŠāļ‡āļŠāļąāļĒāļ§āđˆāļē
“āđāļĨāđ‰āļ§āļ–āđ‰āļēāļ­āļĒāļēāļāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› āļ—āļģāđ€āļžāļĨāļ‡ āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļāļīāļĨāđ€āļĒāļ­āļ°āđ„āļŦāļĄ?”

āļ„āļģāļ•āļ­āļšāļ„āļ·āļ­… āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰āđ‚āļĨāļ AI āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ„āļ›āđ„āļāļĨāļāļ§āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™āđāļĨāđ‰āļ§ â€”
AI āļšāļēāļ‡āļ•āļąāļ§āđāļ„āđˆāđ€āļĢāļēāđƒāļŠāđˆāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāđ€āļ‚āđ‰āļēāđ„āļ›āđ„āļĄāđˆāļāļĩāđˆāļ„āļģ āļāđ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ āļēāļž āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļ•āđˆāļ­āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āđƒāļŦāđ‰āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī
āļŦāļĢāļ·āļ­āļ–āđ‰āļēāļ­āļĒāļēāļāđ„āļ”āđ‰ “āđ€āļžāļĨāļ‡āļ—āļĩāđˆāđāļ•āđˆāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāļŦāļĄāļ”” āđāļ„āđˆāļžāļīāļĄāļžāđŒāļ§āđˆāļēāļ­āļĒāļēāļāđ„āļ”āđ‰āļ­āļēāļĢāļĄāļ“āđŒāđāļšāļšāđ„āļŦāļ™ â€”
AI āļāđ‡āļˆāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļĄāđ‚āļĨāļ”āļĩāđ‰ āļ—āļģāļ™āļ­āļ‡ āđāļĨāļ°āđāļĄāđ‰āļāļĢāļ°āļ—āļąāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āļĢāđ‰āļ­āļ‡āļĄāļēāđƒāļŦāđ‰āđ€āļŠāļĢāđ‡āļˆ!

āļĨāļ­āļ‡āļ™āļķāļāļ āļēāļžāļ•āļēāļĄāļ™āļ°āļ„āļĢāļąā

✅ āļ­āļĒāļēāļāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āđ‚āļ›āļĢāđ‚āļĄāļ•āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē → āļžāļīāļĄāļžāđŒāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒ â†’ āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĨāļīāļ›āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āđƒāļ™ 5 āļ™āļēāļ—āļĩ
✅ āļ­āļĒāļēāļāļĄāļĩāđ€āļžāļĨāļ‡āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ„āļĨāļīāļ›āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ â†’ āđāļ„āđˆāļšāļ­āļāļ­āļēāļĢāļĄāļ“āđŒ → āđ„āļ”āđ‰āđ€āļžāļĨāļ‡āļĨāļīāļ‚āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāđāļ—āđ‰ āđ† āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļąāļ™āļ—āļĩ
✅ āļ­āļĒāļēāļāđ€āļ›āđ‡āļ™ YouTuber, āļ™āļąāļāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļĨāļ‡ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļĢāļĩāđ€āļ­āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļāđ‡āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒ āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĢāļ­āđƒāļ„āļĢ āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļŠāļ•āļđāļ”āļīāđ‚āļ­

āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰… āđāļ„āđˆāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ AI āļ—āļĩāđˆ “āļ‰āļĨāļēāļ”āļžāļ­āļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāļĄāđ‚āļ›āļĢāļ”āļąāļāļŠāļąāļ™āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļē” āđ„āļ”āđ‰āļ—āļąāļ™āļ—āļĩāđƒāļ™āđ„āļĄāđˆāļāļĩāđˆāļ„āļĨāļīāļ
āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ”āđ‰āļēāļ™āļĨāđˆāļēāļ‡āļ™āļĩāđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

6.āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ AI

@thailand_ai

āđ„āļ­āļŠāđŒāļ­āļĒāļēāļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ™āļąāļāļšāļīāļ™āļ­āļ§āļāļēāļĻ

♮ āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āļ•āđ‰āļ™āļ‰āļšāļąāļš – āļ­.āļ•āđ‰āļ™ Thailand-AI

7.āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļĨāļīāļ›āđ‚āļ›āļĢāđ‚āļĄāļ—āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē

8.āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļąāđ‰āļ™āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļēāđ€āļĢāļēāđ€āļ­āļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļĢāļ°āđ€āļ­āļāđ„āļ”āđ‰

@thailand_ai

āļ§āļąāļ™āļ™āļĩāđ‰āļŠāļ­āļ™āđāļ™āđˆāļ™āđ†āļˆāļąāļ”āđ€āļ•āđ‡āļĄ āļ—āļąāđ‰āļ‡Aiāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āļ—āļģāđ€āļžāļĨāļ‡ āļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› āđāļĨāļ°āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

♮ āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āļ•āđ‰āļ™āļ‰āļšāļąāļš – āļ­.āļ•āđ‰āļ™ Thailand-AI – āļ­.āļ•āđ‰āļ™ Thailand-AI

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰â€Ķāļ„āļļāđ‰āļĄāđ€āļāļīāļ™āļ„āļēāļ”!

✅ āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļŠāļ­āļ™ 70 āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļēāļ§āļĢāļ§āļĄāļāļ§āđˆāļē 8 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡ 15 āļ™āļēāļ—āļĩ
✅ āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļāļ§āđˆāļē 194 āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ
✅ āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŦāļļāđ‰āļ™ 23 āļ•āļ­āļ™āđ€āļˆāļēāļ°āļĨāļķāļ

āļ‚āļ­āļ‡āđāļ–āļĄāļŠāļļāļ”āļžāļīāđ€āļĻāļĐ

✅ āđāļˆāļāļŸāļĢāļĩ 23 Ebook āļĢāļ§āļĄ Prompt āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ—āļąāļ™āļ—āļĩ
✅ āļĢāļ§āļĄāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ AI āļāļ§āđˆāļē 100 āļ•āļąāļ§ āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļŦāļĨāļēāļĒāļŦāļĄāļ§āļ”
✅ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļžāļĨāļąāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļĢāļđāļ›āļ­āļĩāļ 20 āļ•āļąāļ§

āļ„āļļāļ“āļĒāļąāļ‡āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāđ€āļ‚āđ‰āļēāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŠāļ”āđāļšāļš â€œāļˆāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļ—āļģ”

📌 āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļĨāļąāļ§āļ§āđˆāļēāļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ„āļĄāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™
📌 āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ™āļąāđˆāļ‡āļ‡āļĄāļ„āļ™āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
āđ€āļžāļĢāļēāļ°āđ€āļĢāļēāļˆāļ°āļŠāļ­āļ™āļ—āļļāļāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļ­āļšāļ—āļļāļāļ„āļģāļ–āļēāļĄ
āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ AI āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡āđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ§āļąāļ™āđāļĢāļāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™!

āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™āļŠāļ” (Workshop 4 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡)

1. ChatGPT & Prompt āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž
  • āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Prompt āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ•āļĢāļ‡āđƒāļˆ āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđāļ„āđˆāļ–āļēāļĄāđāļšāļšāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›
  • āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ›āļĢāļąāļš Prompt āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļ—āļ™āļ„āļļāļ“āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģ
2. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ”āļĒ AI
  • āđƒāļŠāđ‰ AI āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļ āļēāļžāđ‚āļ†āļĐāļ“āļē āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ­āļ‡āđƒāļ™āļ„āļĨāļīāļāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
  • āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ›āļĢāļąāļšāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āđƒāļŦāđ‰āļ•āļĢāļ‡āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
3. āđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļĨāļ‡āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āđƒāļ™āđ„āļĄāđˆāļāļĩāđˆāļ™āļēāļ—āļĩ
  • āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļĄāđ‚āļĨāļ”āļĩāđ‰ āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āđ€āļžāļĨāļ‡ āļŠāđ„āļ•āļĨāđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļ­āļšāđāļšāļšāđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ”āļ™āļ•āļĢāļĩ
4. āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ AI āļŠāđ„āļ•āļĨāđŒāļ„āļļāļ“
  • āđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāđāļ•āđˆāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļĨāļīāļ›āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļģāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ‚āļēāļĒāļ­āļĩāļšāļļāđŠāļ
5. Make Automation – āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļ”āđ‰āļ§āļĒ AI
  • āļ›āļĨāļ”āļĨāđ‡āļ­āļāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‹āđ‰āļģāđ† āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāđāļ—āļ™ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ•āļ­āļšāđāļŠāļ— āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™ āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāđƒāļ„āļĢāļšāđ‰āļēāļ‡?

✔ïļ āļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļžāļīāđˆāļ‡āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđƒāļŠāđ‰ AI āđāļ•āđˆāļĒāļąāļ‡āđƒāļŠāđ‰āđ„āļĄāđˆāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡
✔ïļ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI
✔ïļ āļ„āļ™āļ—āļģāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ‡āļēāļ™āđ€āļĢāđ‡āļ§āļ‚āļķāđ‰āļ™
✔ïļ āļœāļđāđ‰āļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāļ­āļĒāļēāļāļ•āļāđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒ

āļ—āļģāđ„āļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŠāļ”?

ðŸ”Ĩ āļ–āļēāļĄāļ•āļ­āļšāđ„āļ”āđ‰āļ—āļąāļ™āļ—āļĩ â€“ āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļēāļ™āļąāđˆāļ‡āļ‡āļ‡āđ€āļ­āļ‡āļ—āļĩāđˆāļšāđ‰āļēāļ™
ðŸ”Ĩ āļāļķāļāļˆāļĢāļīāļ‡āļāļąāļšāđ€āļ„āļŠāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ â€“ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ„āļŸāļĨāđŒ Workshop āđƒāļŦāđ‰āļāļĨāļąāļšāđ„āļ›āļ—āļšāļ—āļ§āļ™
ðŸ”Ĩ āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļĨāđ‡āļāđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 8 āļ„āļ™ â€“ āļ”āļđāđāļĨāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ•āđ‡āļĄāļ—āļĩāđˆ

āļŠāļ–āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļĢāđ‰āļēāļ™ Paulsteak house āđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āļ›āļēāļāđ€āļāļĢāđ‡āļ” 46 āļ™āļ™āļ—āļšāļļāļĢāļĩ

📌āđāļœāļ™āļ—āļĩāđˆ : https://g.co/kgs/riH9PMw

āļĢāļ­āļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ•āđˆāļ­āđ„āļ›

āļĢāļļāđˆāļ™ 5 : 14 āļĄāļīāļ–āļļāļ™āļēāļĒāļ™ 2568 (āļ§āđˆāļēāļ‡2āļ—āļĩāđˆ)
āļĢāļļāđˆāļ™ 6 : 29 āļĄāļīāļ–āļļāļ™āļēāļĒāļ™ 2568

āļŦāļēāļāļĒāļąāļ‡āđ„āļĄāđˆāļŠāļ°āļ”āļ§āļāļĄāļē āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļāđ‡āļšāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāđ„āļ§āđ‰āļĢāļ­āļšāļ–āļąāļ”āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļąāļš

āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 3,990 āļšāļēāļ— āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāđ€āļ•āđ‡āļĄ 8,990 āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•
āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļžāđ€āļ”āļ—āļŸāļĢāļĩ āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļžāļĪāļĐāļ āļēāļ„āļĄ
1.[ChatGPT 2025 Part 1] āļŠāđˆāļ­āļ‡āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆ! āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļ‚āļ­āļ‡ ChatGPT āļ›āļĩāļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩāļ­āļ°āđ„āļĢāļ™āđˆāļēāļĨāļ­āļ‡
2.āđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļŦāđ‰āļ›āļąāļ‡! āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Dashboard āļŠāļļāļ”āđ‚āļ›āļĢāļ”āđ‰āļ§āļĒ Qwen3
3.āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđāļšāļšāļ›āļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļ”āđ€āļ§āđˆāļ­āļĢāđŒ! āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āđ€āļ•āļīāļĄāđ€āļ‡āļīāļ™āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”
4.āđƒāļŦāđ‰ AI āļ‚āļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āđāļ—āļ™! āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāđāļšāļšāļĄāļ·āļ­āđ‚āļ›āļĢ
5.āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļ„āļ›āļŠāļąāđˆāļ™āļ‚āļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡ 10 āļŠāļīāđ‰āļ™āđƒāļ™āļžāļĢāļīāļšāļ•āļē! āļ”āđ‰āļ§āļĒ Automation + AI
6.AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļˆāļąāļ”āļŦāļ™āđ‰āļēāļŠāļ§āļĒ! āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ™āđ‚āļŸāļāļĢāļēāļŸāļīāļāđ€āļāđ‹ āđ† āļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°
7.[Gamma AI Part 1] āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđƒāļŠāđ‰ Gamma AI āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāđ„āļĨāļ”āđŒāļŠāļļāļ”āđ€āļ—āđˆ āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđāļ•āļ° PowerPoint
8.[Gamma AI Part 2] āļ›āļąāđ‰āļ™āļžāļĢāļĩāđ€āļ‹āļ™āļ•āđŒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ‚āļ›āļĢāļ”āđ‰āļ§āļĒ Gamma AI āđāļšāļšāđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ”āļĩāđ„āļ‹āļ™āđŒāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™
9.[Gamma AI Part 3] āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡! āļ”āļąāļ™āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāđƒāļŦāđ‰āđ‚āļ”āļ™āđƒāļˆāļ”āđ‰āļ§āļĒ Gamma AI
10.āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļ Claude API – āļ­āļĩāļāļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļ‚āļļāļĄāļžāļĨāļąāļ‡ AI āļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāļ„āļ§āļĢāļĄāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļēāļĄ
11.[Perplexity Part 1] āđƒāļŠāđ‰ Perplexity āļŦāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāđ€āļ—āļž āđ€āļĢāđ‡āļ§āļāļ§āđˆāļē Google
12.[Perplexity Part 2] āļ›āļąāđ‰āļ™āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒ & āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒ Perplexity āđāļšāļšāļˆāļąāļ”āđ€āļ•āđ‡āļĄ

āđƒāļŠāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™

āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ–āļđāļāļ—āļģāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒ *