āļāđāļēāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļĨāļ·āļāļāđāļāđāļāļēāļAIāļāļēāļāļāđāļēāļĒāđāļŦāļāļāđāđāļāđāļāļĢāļąāļ
| āļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī | ChatGPT | Microsoft Copilot | Claude | Gemini | Perplexity |
|---|---|---|---|---|---|
| āļāļđāđāļāļąāļāļāļē | OpenAI | Microsoft | Anthropic | Perplexity AI | |
| āđāļĄāđāļāļĨāļāļ·āđāļāļāļēāļ | GPT-3.5/GPT-4 | GPT-4 | Claude | PaLM 2/Gemini | GPT-3.5/GPT-4 |
| āļāļēāļĢāļĢāļāļāļĢāļąāļāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē |
| āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļ āļēāļ | āļĄāļĩ (GPT-4) | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
| āļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĢāļĩāļĒāļĨāđāļāļĄāđ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
| āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļ | āļāļĩ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩ | āļāļĩ |
| āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĢāļĩ | āļĄāļĩāđāļāļāļāļģāļāļąāļ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩāđāļāļāļāļģāļāļąāļ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
| āđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄāļāļĩāđāļĢāļāļāļĢāļąāļ | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ | Windows, Edge | āđāļ§āđāļ, API | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ, API | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ |
| āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļŦāļē | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩ |
| āļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļīāļāđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āđāļāđāļāļēāļChatGPT https://chatgpt.com/
āđāļāđāļāļēāļ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđāļāđāļāļēāļ Gemini https://gemini.google.com/app
āđāļāđāļāļēāļ perplexity https://www.perplexity.ai/


- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāļāļāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļāļĩāļ 5 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē āđāļāļĒāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļĒāđāļāļāļŦāļĨāļąāļ 10 āļāļĩ āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļąāļĒāļāļēāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨ AI āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļĒāļāļāļāļēāļĒāļāļāļ [āļŠāļīāļāļāđāļē/āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļāļāļĩāļ 12 āđāļāļ·āļāļāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē āđāļāļĒāļāļīāļāļēāļĢāļāļēāļāļąāļāļāļąāļĒāļāļēāļĄāļĪāļāļđāļāļēāļĨāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļāļāđāļāļĨāļēāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļđāđāļāļĢāļīāđāļ āļāđāļāļāļĨāļļāđāļĄ [āđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ] āđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāđāļāļāļĩāļ 3 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē āļāļĢāđāļāļĄāđāļŠāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ”
- “āđāļāđ Machine Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ Social Media āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļĢāļāļāđāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļŦāļĄāđāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āļāļĩāđāļāļ°āđāļāļīāļāļāļķāđāļāđāļāļāļĩāļŦāļāđāļē”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļ Monte Carlo āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļ [āđāļāļĢāļāļāļēāļĢ] āđāļāļŠāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļāļāļĩāđāđāļāļāļāđāļēāļāļāļąāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļ [āđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļŦāļĄāđ] āļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļāļĩāļ 10 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē āđāļĨāļ°āđāļŠāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļļāļĢāļāļīāļ”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāđāļāļāļĨāļēāļ [āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ] āđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļŠāđāļ§āļāđāļāđāļāļāļĨāļēāļāļāļāļāđāļāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļāļāđāđāļāļāļĩāļ 2 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļ [āļāđāļĒāļāļēāļĒāļĢāļąāļāļāļēāļĨ] āļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāđāļāđāļĨāļ°āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļŦāđāļ§āļāđāļāđāļāļļāļāļāļēāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āđāļŠāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āđāļāđ Deep Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļ āļēāļāļĢāļ§āļĄāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļāđāļĨāļāđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļĢāļīāļĐāļąāļ/āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļāļĨāļēāļāļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļĢāļāļāļēāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļāļĩāļ 5-10 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļĄāļāļļāļĐāļĒāđ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļŠāļ āļēāļāļ āļđāļĄāļīāļāļēāļāļēāļĻāļāđāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ/āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āđāļŠāļāļāđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§āđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļāļāđāļĨāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļĢāļāļāđ E-commerce āđāļāļāļĩāļ 3 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨ Predictive Maintenance āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļļāļāļāļĢāļāđ/āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļāļąāļāļĢ] āđāļāļ·āđāļāļĨāļāļāđāļāļāļļāļāđāļĨāļ°āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļāđāļāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāđāļāļāļļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āđāļāđ Natural Language Processing āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāđāļŦāđāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļāļāđāļĨāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļŦāļĄāđāđāļ [āļāļĨāļēāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļ Scenario Planning āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļ [āļ§āļīāļāļĪāļāļāļēāļĢāļāđ] āļāđāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ] āđāļĨāļ°āļ§āļēāļāđāļāļāļĢāļąāļāļĄāļ·āļāđāļāļŠāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļāđ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļŠāļīāļāļāđāļē/āļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļāļĢāļēāļāļĢāđāļĨāļ°āļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļđāđāļāļĢāļīāđāļ āļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļģāđāļĨāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĒāļēāļĒāļŠāļēāļāļēāļāļāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļ [āđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļŦāļĄāđ] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ] āđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāļ°āđāļāļĩāļĒāļāđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āđāļāđ Machine Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāđāļēāļĒāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢ Cross-selling āđāļĨāļ° Up-selling āļāļāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļ§āļąāļāļāļļāļāļīāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļ·āđāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŠāļāđāļāļāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāļāļģāļĢāļ°āđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđāļāđāļāđāļēāļĒāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ]”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāđāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļāđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļēāļāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨ Churn Prediction āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļĨāļ°āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ] āđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāđāļ [āđāļĄāļ·āļāļ/āļāļĢāļ°āđāļāļĻ]”
- “āđāļāđ Deep Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļ āļēāļāļāđāļēāļĒāļāļēāļ§āđāļāļĩāļĒāļĄāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĨāļāļĨāļīāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĐāļāļĢāđāļĨāļ°āđāļāļ§āđāļāđāļĄāļĢāļēāļāļēāļŠāļīāļāļāđāļēāđāļāļĐāļāļĢāđāļ [āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļąāļāļāļēāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ/āđāļĄāļ·āļāļ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāđāļ āļāļŠāļ·āđāļāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāđāļāļĐāļāļēāļāļāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ] āđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļāļĢāļēāļāļĢāļāļēāļāļāļīāļāđāļāļāļĢāđāđāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļĒāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāđāļēāļāđāļāļĢāļ·āļāļāđāļēāļĒ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļĐāļ°āđāļĢāļāļāļēāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļāļĢāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļāļķāļāļāļāļĢāļĄ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļāļŠāđāļāđāļĨāļ°āđāļĨāļāļīāļŠāļāļīāļāļŠāđ āđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļŦāđāļ§āļāđāļāđāļāļļāļāļāļēāļāļāļāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ]”
- “āđāļāđ Machine Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļĨāļđāļāļąāļ Smart Energy āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļēāļāļēāļĢ/āđāļĄāļ·āļāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļ Scenario Planning āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļ [āļāļ§āļąāļāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ] āļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāļāļāļāļāļđāđāļāļĢāļīāđāļ āļ āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļŠāļāļēāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ]”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļļāļāļ āļēāļāđāļĨāļ°āđāļĨāļāđāļŠāđāļāļĨāđāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļŠāļļāļāļ āļēāļāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĩāđāļāļĒāļđāđāļāļēāļĻāļąāļĒāđāļ [āđāļĄāļ·āļāļ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļŠāļąāļāļŦāļēāļĢāļīāļĄāļāļĢāļąāļāļĒāđ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļĒāļēāļāļĒāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāđāļ [āļāļĢāļ°āđāļāļĻ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ]”
- “āđāļāđ Natural Language Processing āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāđāļāđāļāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđāļāļĩāļĒāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĢāļ°āđāļŠāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļĒāļĄāļāļāļ [āđāļāļĢāļāļāđ/āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ] āđāļāļāļāļēāļāļ”

āļāļĄāđāļāđāđāļāđāļāļāļāļĨāļīāļāļāļĩāđ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļāļāļĢāļ°āļāļāđāļāļĢāļāļāļāļāļĨāļļāļāđāļāļĨāļ āļāļķāđāļāđāļāđāļ CDC ActionZone āļāđāđāļĨāļĒāđāļāļēāđāļāļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļīāļāđāļŦāļāđāļāļĒāđ āđāļŦāđāļāļģāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļŠāļąāļāļāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļĒ āļāļąāļāđāļāļīāđāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļāđāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļŦāđāļāđāļēāļĒāļāļķāđāļ

1.āđāļāļīāļāļāļąāļāļāļĩāļāļāļĨāļāļ
āļāļāļĨāļāļāđāļāļĢāļ Binaryoption (āđāļŦāļĄāļēāļ°āļāđāļāđāļāđāļĄāļ·āđāļāđāļāļīāļāļāļđāļŠāļąāļāļāļēāļ TF 1H āļāļķāđāļāđāļ) āļāļķāļāļāļāđāļāļĢāļāļāļĢāļĩāļāļĨāļīāļāļāļĩāđāļāļĩāđ
āļāļāļĨāļāļāđāļāļĢāļForex (āđāļāđāđāļāđāļāļĩāļāļąāļāļŠāļąāļāļāļēāļāļāļĩāđ) āļāļķāļāļāļāđāļāļĢāļāļāļĢāļĩāļāļĨāļīāļāļāļĩāđāļāļĩāđ
2.āđāļāļāļĩāđ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđāļ§āđāļāļēCodeāļāļĩāđāļāļĄāđāļāļ āļāđāļāļāļ§āļēāļāđāļāđāđāļĨāļĒāļāļĢāļąāļ

// 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")
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļļāļāļĨāļēāļāļĢāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāđāļēāļ AI āđāļĨāļ° Data Science āđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāļĢāļŦāļēāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļāļļāļāļĨāļēāļāļĢ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļāļŦāļĄāļēāļĒāļāđāļēāļāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļāļąāļ§āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļļāđāļĄāļāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāļāļāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ]”
- “āđāļāđ Machine Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļāļāļāļĨāļīāđāļāļāļąāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĩāđāļāļāļĢāđāļāļĩāđāļāļđāđāđāļāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļāļāļēāļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨ Predictive Pricing āđāļāļ·āđāļāļŦāļēāļĢāļēāļāļēāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļŠāļīāļāļāđāļē/āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļāļāļĨāļēāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļŠāļđāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāđāļ āļāļāļēāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļāļ·āđāļĄ āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļāļāļēāļŦāļēāļĢ] āđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļāļĄāļŦāļ āļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļ [āļŠāļīāļāļāļĢāļąāļāļĒāđ/āļāļĨāļēāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļĩāđāļŠāļĩāđāļāļĩāļĒāļ§āđāļĨāļ°āļŠāļ§āļāļŠāļēāļāļēāļĢāļāļ°āđāļ [āđāļĄāļ·āļāļ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļĄāļ·āļāļāļāļĒāđāļēāļāļĒāļąāđāļāļĒāļ·āļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ 5G āđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āđāļāđ Deep Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļ§āļīāļāļĩāđāļāļāļēāļāđāļāđāļāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđāļāļĩāļĒāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļĢāļāļāđāđāļāļāļąāđāļāđāļĨāļ°āđāļĨāļāđāļŠāđāļāļĨāđāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļŠāļļāļāļ āļēāļāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļāļāđāļĨāļāđāđāļāļĒāļļāļāļŦāļĨāļąāļāđāļāļ§āļīāļ-19”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ EdTech] āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļĨāļđāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļŦāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļđāđāļāļĢāļīāđāļ āļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢ Smart Home Solutions āđāļ [āļāļĨāļēāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļ Scenario Planning āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļēāļĢāļāđāļēāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ Blockchain āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāđāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ/āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āđāļāđ Machine Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļŠāļāļĢāļĩāļĄāļĄāļīāđāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļĒāļĄāļāļāļāđāļāļ·āđāļāļŦāļēāđāļĨāļ°āļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļđāđāļĨāļāļđāđāļŠāļđāļāļāļēāļĒāļļāđāļ [āļāļĢāļ°āđāļāļĻ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāđāļĒāļāļēāļĒāļŠāļēāļāļēāļĢāļāļ°”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāđāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§āđāļāļĒāļļāļ New Normal āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļāļāđāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§] āđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļļāļāļāļĢāļāđ IoT āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢ Smart City āđāļ [āđāļĄāļ·āļāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļĐāļ°āļāđāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļĢāļĢāļāđāđāļĨāļ°āļāļ§āļąāļāļāļĢāļĢāļĄāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļļāļāļĨāļēāļāļĢ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ AR/VR āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāđāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ/āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āđāļāđ Natural Language Processing āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļāļāļāđāļĨāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāļķāļāļāļāđāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāļāđāļ [āļŠāļīāļāļāđāļē/āļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨ Predictive Maintenance āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļŠāđāļāļŠāļēāļāļēāļĢāļāļ°āđāļ [āđāļĄāļ·āļāļ] āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļĨāļāļāđāļāļāļļāļāđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđāļāđāļāđāļēāļĒāļāļāļāđāļĨāļāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ E-commerce] āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāđāļāļ Omnichannel”
- “āđāļāđ Machine Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļāđāļāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļāđāļ [āđāļāļĢāļāļāļēāļĢāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļŠāļ°āļāļēāļ] āđāļ [āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒāļāļēāļāđāļāđāļāļāļĢāđāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļĨāļđāļāļąāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāđāļ āļāļŠāļ·āđāļāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļāļŠāļ·āđāļ] āđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļēāļĒāđāļāđāļāļēāļāđāļŦāļĨāđāļāđāļŦāļĄāđ”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļēāļāļĢāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĢāļ°āļāļāļāļāļŠāđāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĒāļ°āđāļ [āđāļĄāļ·āļāļ] āđāļāļāļĩāļ 10 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāļĩāđāđāļāđāļāļĄāļīāļāļĢāļāđāļāļŠāļīāđāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāđāļ [āļāļĨāļēāļ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļŠāļīāļāļāđāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ 3D Printing āđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļŦāđāļ§āļāđāļāđāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āđāļāđ Deep Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄ E-learning āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļĢāļđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļĐāļ°āļāļĩāđāđāļāđāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļ Scenario Planning āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āđāļĄāļīāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļĢāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļŠāļīāļāļāđāļēāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļ [āļāļĨāļēāļ]”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ Quantum Computing āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāđāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ/āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āđāļāđ Machine Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢ Cloud Computing āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāđāļēāļ IT āđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļŠāļļāļāļ āļēāļāđāļāļ Telemedicine āđāļ [āļāļĢāļ°āđāļāļĻ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļāđāļĨāļ°āļāļļāļāļĨāļēāļāļĢ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļāļ Remote āđāļĨāļ° Hybrid āđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļŠāļąāļāļŦāļēāļĢāļīāļĄāļāļĢāļąāļāļĒāđāđāļāļīāļāļāļēāļāļīāļāļĒāđ”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Digital Wallet āđāļĨāļ° Cryptocurrency āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĒāļ°āđāļĨāļ°āļĢāļĩāđāļāđāļāļīāļĨāđāļ [āđāļĄāļ·āļāļ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļŠāļīāđāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ Gene Editing āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđāļāļāļĒāđāđāļĨāļ°āđāļāļĐāļāļĢāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āđāļāđ Natural Language Processing āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāđāļŦāļĨāđāļāļāđāļēāļ§āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđāļāļĩāļĒāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļ§āļĨāļāđāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļąāđāļāļĒāļ·āļāļāļāļāļāļđāđāļāļĢāļīāđāļ āļāđāļ [āļāļĨāļēāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨ Predictive Analytics āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļĐāļ°āļāđāļēāļāļ āļēāļĐāļēāđāļĨāļ°āļ§āļąāļāļāļāļĢāļĢāļĄāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļĢāļīāļĐāļąāļ/āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļāļĩāļ 5 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ Autonomous Vehicles āđāļĨāļ°āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĢāļ°āļāļąāļāļ āļąāļĒāđāļĨāļ°āđāļĨāļāļīāļŠāļāļīāļāļŠāđāđāļ [āļāļĢāļ°āđāļāļĻ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ]”
- “āđāļāđ Machine Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļđāđāļāļĢāļīāđāļ āļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĢāļ°āļāļ Microgrid āđāļ [āđāļĄāļ·āļāļ/āļāļļāļĄāļāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļđāđāļĨāļŠāļļāļāļ āļēāļāđāļāļāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨ (Personalized Healthcare) āđāļ [āļāļĨāļēāļ] āđāļāļ·āđāļāļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢ”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāļāļĪāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāđāļ āļāļāļēāļŦāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļŠāļļāļāļ āļēāļāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļāļāļēāļŦāļēāļĢ] āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļŦāļĄāđ”
- “āđāļāđ AI āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄ Gig Economy āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļĨāļēāļāđāļĢāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĨ Predictive Maintenance āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļāļāđāļāļāđāļ [āđāļĢāļāļāļēāļ/āđāļāļĢāļāļāļēāļĢ] āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļĨāļāļāđāļāļāļļāļāđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
- “āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ Brain-Computer Interface āđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāđāļ [āļāļļāļĢāļāļīāļ/āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āđāļāđ Deep Learning āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāđāļāļāđāļāļāļĢāđāđāļĨāļ°āļāļļāļāļāļĢāļāđ IoT āđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĢāļ°āļāļ Predictive Maintenance āđāļ [āļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāđāļāļĨāļđāļāļąāļāļāļĩāđāļāļāļāđāļāļāļĒāđ”
āđāļāđ AI āļāļģāļāļēāļāđāļāđāļāļĢāļīāļ āļāļąāđāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļķāļ Automation
āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļāļĢāļāļāļāđāļĨāļāđāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļāļĢāļĩāđāļāđāļāļāļĢāđ āļāļĢāļĩāđāļĨāļāļāđ āđāļĨāļ°āļāļāļāļģāļāļēāļāļāļĩāđāļāļĒāļēāļāđāļāđ AI āļāđāļ§āļĒāļāļīāļāļāļēāļ āļāļģāļāļāļāđāļāļāļāđ āļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļ āļ§āļīāļāļĩāđāļ āđāļĨāļ°āđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļīāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļāļāļąāđāļāļāļāļ
āđāļĢāļĩāļĒāļāđāļĨāđāļ§āļāļ§āļĢāļāļģ AI āđāļāđāļāđāļāļąāļāļāļēāļāļāļĢāļīāļāđāļāđāļāļąāļāļāļĩ
āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāļāļāļāđāļāļāđāļŦāđāđāļĢāļīāđāļĄāļāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļ āđāļĨāđāļ§āļāđāļāļĒāļāļēāđāļāļŠāļđāđāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļāļāļāđāļāļāļāđ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļī āđāļāļĒāļĄāļĩāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāđāļŦāđāļāļģāļāļēāļĄāđāļāđāļāļāļąāđāļāļāļāļ
āđāļĨāļ·āļāļāđāļāđāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļ AI āđāļāđāļāļđāļāļāļēāļ
āđāļāđāļēāđāļ ChatGPT, Gemini, Perplexity, My GPTs āđāļĨāļ°āļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļ Prompt āđāļŦāđāđāļāđāļāļģāļāļāļāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāđāļāđāļāđāļāđ
āļāļģāļāļāļāđāļāļāļāđāđāļāđāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļķāđāļ
āđāļāđ AI āļāđāļ§āļĒāļāļīāļāđāļāļŠāļāđ āđāļāļĩāļĒāļāđāļāļāļāļąāđāļ āļāļģāļ āļēāļ āļ§āļīāļāļĩāđāļ āļŠāļāļĢāļīāļāļāđ āđāļĨāļ°āļāļąāļāđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāđāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļāđāļāļāļāđāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāđāļāļēāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļ
āļāđāļāļĒāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ
āļĄāļĩāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ SEO āđāļāļāļāļēāļĒāļāļāļ YouTube Customer Service āļāļēāļĢāļ§āļēāļāđāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āđāļĨāļ° Prompt āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļđāļāđāļāļ
āđāļĢāļīāđāļĄāļĨāļāļāļēāļāļāđāļģāļāđāļ§āļĒ Automation
āđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāļ§āļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđ n8n, Make, Claude Code, Workflow āļāļēāļĢāđāļāļŠāļāđ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļīāļāļĩāđāļāļģāđāļāļāļĢāļąāļāđāļāđāļāļąāļāļāļēāļāļāļāļāļāļąāļ§āđāļāļāđāļāđ
9 Module āļāļĩāđāļāļēāļāļļāļāđāļāđ AI āđāļāđāļāļĢāļāļāļ§āđāļēāđāļāđāļāļēāļĄāļāļāļ
āđāļāļ·āđāļāļŦāļēāļāļđāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļ āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļŦāļĨāļąāļ āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ Prompt āļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļ·āđāļ āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļŠāļĢāļīāļĄ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ° Automation āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāđāļāđāđāļāļĒāđāļĄāđāļāļĢāļ°āđāļāļāļāđāļēāļĄāļāļąāđāļ
āļāļđāļāļ·āđāļāļāļēāļ AI
āđāļĢāļīāđāļĄāļāļēāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļŦāļĨāļąāļāđāļĨāļ°āļ§āļīāļāļĩāļāļīāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļĄāļĩ āđāļāļ·āđāļāđāļĄāđāđāļŦāđāđāļāđ AI āđāļāļāļĨāļāļāļāļīāļāļĨāļāļāļāļđāļ
- ChatGPT, Gemini/Bard, Bing āđāļĨāļ° Perplexity
- āļāļ·āđāļāļāļēāļ Prompt, Plugin āđāļĨāļ° My GPTs
- Midjourney, KLING AI āđāļĨāļ° Meta AI
āđāļāļĢāđāļāļāļāđāļāļķāļāļāļģāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĢāļīāļ
āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļĨāđāļāļąāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĢāļīāļ āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāđāļŦāđāļāļ§āļīāļāļĩāļāļģ AI āđāļāļāļĢāļąāļāđāļāđāļāļąāļāļāļēāļāļāļāļāļāļąāļ§āđāļāļāđāļāđāļāđāļēāļĒāļāļķāđāļ
- āļāļļāļĢāļāļīāļāļŠāļāļāļ āļēāļĐāļē āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āđāļāļāļāđāļēāļ§ YouTube
- Customer Service, DALL-E, Gemini, Dashboard
- āļŠāļāļĢāļīāļāļāđāļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļĨāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļāļāđāļģāļāļ Mac
āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđ AI
āļĢāļ§āļĄāļāļāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāđāļāļēāļāļāļĢāļīāļāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļŠāļēāļĒ āļāļąāđāļāđāļāđāļāļēāļāđāļāļĩāļĒāļ āļāļēāļāđāļ§āđāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļ āļēāļ āļ§āļīāļāļĩāđāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ
- āđāļāļĩāļĒāļāđāļ§āđāļ SEO āļŠāļāļĢāļīāļāļāđ YouTube āđāļĨāļ°āļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļēāļĒ
- āļŠāļĢāđāļēāļ Logo, Pixel Art, āļŦāđāļāļ 3D, Video āđāļĨāļ° Avatar
- Make.com, Gamma, Qwen, Claude, Deepseek
āļāļĨāļąāļ Prompt āļāļĢāđāļāļĄāđāļāđ
āļĄāļĩ Prompt āļāļąāļāļŦāļĄāļ§āļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļāļāļēāļĒ āļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļāļēāļāļ§āļēāļāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāđāļĢāļīāđāļĄāļāļēāļāđāļāđāđāļĢāđāļ§āļāļķāđāļ
- Marketing, Blog, Ads, YouTube, Facebook
- High-ticket Sales, Copywriting, Strategy
- Data Analytics, Finance āđāļĨāļ° Research
āļāļģāļŠāļąāđāļāļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļđāļ AI
āļāļĨāļąāļāļāļģāļŠāļąāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļāļāļģāđāļāļĢāļāļāđ āļāļāļāđāļāļāļāđ āļĢāđāļēāļāļāđāļē āđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļāļāđāļāļāļāļĩāđāļāļĒāļēāļāļāļĨāļīāļāļ āļēāļāđāļ§āļāļķāđāļ
- Sticker, Wallpaper, āļāđāļāļāđāļāļĩāđāļĒāļ§, āļĢāđāļēāļāļāļēāđāļ
- Prompt āļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āļ āļēāļāļāļļāļĄāđāļāļ
- āļĢāļ§āļĄ Prompt āļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļđāļ 1,000+ āļŠāđāļāļĨāđ
āļĢāļ§āļĄ eBook āđāļĨāļ°āđāļāļĨāđāđāļŠāļĢāļīāļĄ
āļāļĨāļąāļāļāđāļēāļāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĨāļīāļāļ āļēāļ āļ§āļēāļāđāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđ ChatGPT āđāļāļāļĩāļ§āļīāļāļāļĢāļīāļ
- 600+ Business Prompts āđāļĨāļ° 299 Marketing Prompts
- 300 āđāļāđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĒāļāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāļļāļĢāļāļīāļāļāđāļ§āļĒ ChatGPT
- Productivity, Customer Support, LINE, TikTok, Facebook
AI āļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ° Trading
āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļĢāđāļāđ AI āđāļāļ·āđāļāļāđāļ§āļĒāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļāļ§āļāļīāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļāļāļāļīāļāļāļĨāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļ
- Pinescript, RSI/MFI, āđāļāļ§āļĢāļąāļāđāļāļ§āļāđāļēāļ
- Golden Cross, Zigzag, Kernel, Volume Profile
- Candlestick Pattern āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļāļāđāļāļĢāļāļāļēāļ ChatGPT
āļĢāļ§āļĄāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļ AI
āļāđāļ§āļĒāļāļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļāđāļ§āļĨāļēāļŦāļēāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļ āļĄāļĩāļŦāļĄāļ§āļāđāļŦāđāđāļĨāļ·āļāļāļāļēāļĄāļāļēāļāļāļĢāļīāļāļāļĩāđāļāđāļāļāļāļģ
- āđāļāļĩāļĒāļāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļŦāļē, āļāļĩāđāļāļāđ, āļ āļēāļ, āļ§āļīāļāļĩāđāļ, āđāļŠāļĩāļĒāļ
- āļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ Productivity āđāļĨāļ° Chatbot
- āđāļ§āđāļ No-code, PDF, Quiz āđāļĨāļ°āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļāļāļēāļ°āļāļēāļ
AI Automation
āļāđāļāļĒāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđ AI āļāļĩāļĨāļ°āļāļēāļ āđāļāļŠāļđāđāļāļēāļĢāđāļāļ·āđāļāļĄāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļĨāļ°āļĨāļāļāļąāđāļāļāļāļāļāđāļģāđ āļāđāļ§āļĒāļĢāļ°āļāļāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļī
- Claude Code, Skill, Antigravity āđāļĨāļ°āļāļēāļāđāļāđāļ
- Caption Auto, āļāđāļēāļ§āļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļī, Adverra, āđāļāļĢāđāđāļāļŠāļāđ
- n8n, Make, Podcast to YouTube āđāļĨāļ°āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļĢāļ°āļāļ E-commerce
āļāļāļĢāđāļŠāļāļāļāđāļĨāļāđāļāļĢāđāļāļĄāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļģāđāļāđāļāđāļāđāļ
āļāļāļāļāļēāļāļ§āļīāļāļĩāđāļāđāļĢāļĩāļĒāļ āļĒāļąāļāļĄāļĩ Prompt, eBook, āļĢāļēāļĒāļāļ·āđāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļ āđāļĨāļ°āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļ Workflow āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļđāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļāļģāđāļāļāļĢāļąāļāđāļāđāļāļąāļāļāļēāļāļāļĢāļīāļāđāļāđāļāđāļēāļĒāļāļķāđāļ
āļĢāļ°āļāļāđāļĢāļĩāļĒāļāļāļāļāđāļĨāļāđāļāļĢāļāļāļļāļ
āđāļĢāļĩāļĒāļāļāļąāđāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļ āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļŦāļĨāļąāļ āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđ āđāļāļāļāļāļķāļ Automation āļāļđāļāđāļģāđāļāđāļāļēāļĄāđāļ§āļĨāļēāļāļĩāđāļŠāļ°āļāļ§āļ
Prompt āđāļĨāļ° Template āļāļĢāđāļāļĄāđāļāđ
āļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄāļāļēāļāļāļēāļĒ āđāļāļĐāļāļē āđāļāļāļāļąāđāļ āļāļāļāļ§āļēāļĄ SEO, YouTube, Research āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļēāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ
āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļĨāļ°āđāļāļĨāđāđāļŠāļĢāļīāļĄ
āļĢāļ§āļĄ eBook, āļĢāļēāļĒāļāļ·āđāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļ AI, Prompt āļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļđāļ āđāļĨāļ°āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļ Workflow āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄ
āļāļąāļāđāļāļāđāļāļ·āđāļāļŦāļēāđāļŦāļĄāđāļāļĨāļāļāļāļĩāļ
āđāļĄāļ·āđāļāļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļŦāļĄāđ āļāļđāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļĨāļąāļāļĄāļēāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāļ·āđāļāļŦāļēāļāļąāļāđāļāļāđāļāđāļāļēāļĄāļŠāļīāļāļāļīāđāļāļāļāļāļāļĢāđāļŠ
- āļāļāļĢāđāļŠāļāļāļāđāļĨāļāđ AI Master Class 2026 āļāļĢāļāļāļļāļ Module
- āļāļđāļāđāļģāđāļāđāļāļĨāļāļāļāļĩāļ āđāļĄāđāļĄāļĩāļŦāļĄāļāļāļēāļĒāļļ
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āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāđāļāđāđāļāļĢāļēāļāļē 4,990
āļĢāļ§āļĄāđāļāļ·āđāļāļŦāļēāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļĩāđāļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāđāļĢāļīāđāļĄāđāļāđ AI āļāļąāļāļāļēāļāđāļāđāļŦāļĨāļēāļĒāļāđāļēāļ āđāļāļĒāđāļĄāđāļāđāļāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļ§āļĨāļēāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāđāļāļāļāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļŦāļĨāđāļ
āļāļ·āđāļāļāļēāļ AI āđāļĨāļ° Prompt
āļāļ·āđāļāļāļēāļ ChatGPT, Gemini, Perplexity, Prompt, My GPTs āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ AI āļāļąāļ§āļŦāļĨāļąāļ
āđāļāļĢāđāļāļāļāđāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ
āđāļāļŠāļŠāļāļāļ āļēāļĐāļē āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āđāļāļāļāđāļēāļ§ YouTube Customer Service āđāļĨāļ° Dashboard
āļāļĨāļąāļ Prompt āļāļĢāđāļāļĄāđāļāđ
āļāļĨāļąāļ Prompt āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Marketing, Ads, SEO, Sales, Finance, Research āđāļĨāļ° Strategy
āļāļļāļāļāļģāļŠāļąāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĢāļĩāđāļāđāļāļāļĢāđ
Prompt āļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļđāļ 1,000+ āđāļāļ, āđāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļāđāļāļāļāđ, āļ āļēāļ, āļ§āļīāļāļĩāđāļ āđāļĨāļ°āļāļģāļŠāļąāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĢāļĩāđāļāđāļāļāļĢāđ
āđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļ Automation
n8n, Make, Claude Code, Caption Auto, Podcast to YouTube āđāļĨāļ°āļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļ Workflow āļāđāļāļĢāļ°āļāļ
āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļ AI āđāļĨāļ° eBook
āļĢāļ§āļĄāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļ AI āļŦāļĨāļēāļĒāļŦāļĄāļ§āļāđāļĨāļ° eBook āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Productivity, Business, Marketing āđāļĨāļ° Finance
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āļāļāļāļāđāļāļŠāļāļŠāļąāļĒāļāđāļāļāļŠāļĄāļąāļāļĢ
āđāļĄāđāļĄāļĩāļāļ·āđāļāļāļēāļ AI āđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāđāđāļŦāļĄ?
āđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāđ āđāļāļĢāļēāļ° Module 1 āļāļđāļāļąāđāļāđāļāđāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļŦāļĨāļąāļ āļ§āļīāļāļĩāđāļāļĩāļĒāļ Prompt āđāļĨāļ°āļ§āļīāļāļĩāđāļĨāļ·āļāļāđāļāđ AI āđāļŦāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļāļāļēāļ āļāđāļāļāļāļēāđāļāđāļāļĢāđāļāļāļāđāļāļķāļāļāļģāđāļĨāļ° Automation
āļĢāļēāļāļē 4,990 āđāļāđāļāļ°āđāļĢāļāđāļēāļ?
āđāļāđāļāļāļĢāđāļŠāļāļāļāđāļĨāļāđāļāļąāđāļ 9 Module, Prompt Library, eBook, āļĢāļēāļĒāļāļ·āđāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļ AI, āļāļģāļŠāļąāđāļāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļ, āđāļāļ·āđāļāļŦāļē Automation āđāļĨāļ°āļāļąāļāđāļāļāđāļŦāļĄāđāđāļāļāļāļēāļāļ
āļŠāļĄāļąāļāļĢāđāļĨāđāļ§āļāļđāđāļāđāļāļēāļāđāļāđāđāļŦāļ?
āļāļđāļāđāļģāđāļāđāļāļĨāļāļāļāļĩāļ āđāļĄāđāļĄāļĩāļĢāļēāļĒāđāļāļ·āļāļ āđāļĨāļ°āđāļĄāļ·āđāļāļĄāļĩāļāļāđāļĢāļĩāļĒāļāļāļąāļāđāļāļāđāļŦāļĄāđāļāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāļīāđāļĄāđāļāđāļāļēāļĄāļŠāļīāļāļāļīāđāļāļāļāļāļāļĢāđāļŠ
āđāļĢāļīāđāļĄāđāļāđ AI āļāļąāļāļāļēāļāļāļĢāļīāļāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļ
āļŠāļĄāļąāļāļĢāļāļāļĢāđāļŠāļāļāļāđāļĨāļāđ AI Master Class 2026 āļĢāļēāļāļē 4,990 āļāļēāļ āđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāđāļāļēāļĄāđāļ§āļĨāļē āđāļĨāļ°āļāļĨāļąāļāļĄāļēāļāļđāļāđāļģāđāļāđāđāļĄāļ·āđāļāļāđāļāļāđāļāđāļāļēāļ