📈 Predictive Analytics Master! 88 Prompt āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• ðŸ”Ū āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ AI Forecasting Model 📊 āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļĨāđˆāļ§āļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ„āļ”āđ‰āđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģ 95%

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. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ‚āļ­āļ‡ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 5 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ 10 āļ›āļĩ āđāļĨāļ°āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­ā
  2. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ AI āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 12 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āđ‚āļ”āļĒāļžāļīāļˆāļēāļĢāļ“āļēāļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ•āļēāļĄāļĪāļ”āļđāļāļēāļĨāđāļĨāļ°āđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒāļ•āļĨāļēāļ””
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄ [āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ] āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 3 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ”
  4. “āđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ Social Media āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āđƒāļ™āļ›āļĩāļŦāļ™āđ‰āļē”
  5. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Monte Carlo āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡ [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āđƒāļ™āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™”
  6. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđƒāļŦāļĄāđˆ] āļ•āđˆāļ­ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 10 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīā
  7. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ” [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļŠāđˆāļ§āļ™āđāļšāđˆāļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļĨāļ°āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāđƒāļ™āļ­āļĩāļ 2 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē”
  8. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļĢāļąāļāļšāļēāļĨ] āļ•āđˆāļ­ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāđ‰āļ™āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  9. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  10. “āđƒāļŠāđ‰ Deep Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāđ‚āļĨāļāđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—/āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ”
  11. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 5-10 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒ”
  12. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļŠāļ āļēāļžāļ āļđāļĄāļīāļ­āļēāļāļēāļĻāļ•āđˆāļ­ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ/āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  13. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒ E-commerce āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 3 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē”
  14. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Maintenance āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒ/āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļąāļāļĢ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  15. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļ”āđāļ—āļ™āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  16. “āđƒāļŠāđ‰ Natural Language Processing āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāđƒāļ™ [āļ•āļĨāļēāļ”]”
  17. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Scenario Planning āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āļ§āļīāļāļĪāļ•āļāļēāļĢāļ“āđŒ] āļ•āđˆāļ­ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āđƒāļ™āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  18. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļāļĢāđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  19. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļˆāļĢāļēāļˆāļĢāđāļĨāļ°āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļģāđ€āļĨāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‚āļĒāļēāļĒāļŠāļēāļ‚āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ]”
  20. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļˆāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđƒāļŦāļĄāđˆ] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  21. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļāļŽāļĢāļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļšāđāļĨāļ°āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļš [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  22. “āđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢ Cross-selling āđāļĨāļ° Up-selling āļ‚āļ­āļ‡ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ]”
  23. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ”āļīāļšāđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ‹āļ·āđ‰āļ­āđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļŠāļ•āđ‡āļ­āļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  24. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ°āđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđƒāļ™ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ]”
  25. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđ€āļ”āļīāļ™āļ—āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āđˆāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĩāđˆāļĒāļ§āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđƒāļ™āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ—āđˆāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĩāđˆāļĒāļ§āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  26. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Churn Prediction āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļĨāļ°āļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļāļēāļĢāļŠāļđāļāđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  27. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™ [āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡/āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ]”
  28. “āđƒāļŠāđ‰ Deep Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ āļēāļžāļ–āđˆāļēāļĒāļ”āļēāļ§āđ€āļ—āļĩāļĒāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļœāļĨāļœāļĨāļīāļ•āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļāļĐāļ•āļĢāđāļĨāļ°āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļĢāļēāļ„āļēāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ€āļāļĐāļ•āļĢāđƒāļ™ [āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„]”
  29. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ/āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™”
  30. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ‚āļ†āļĐāļ“āļēāļ‚āļ­āļ‡ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  31. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļˆāļĢāļēāļˆāļĢāļ—āļēāļ‡āļ­āļīāļ™āđ€āļ—āļ­āļĢāđŒāđ€āļ™āđ‡āļ•āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒ”
  32. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļąāļāļĐāļ°āđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ”
  33. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāļ‚āļ™āļŠāđˆāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļĨāļˆāļīāļŠāļ•āļīāļāļŠāđŒ āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ]”
  34. “āđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™ Smart Energy āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ­āļēāļ„āļēāļĢ/āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡]”
  35. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Scenario Planning āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ] āļ•āđˆāļ­ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  36. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ­āļ­āļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„ āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™]”
  37. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļĨāļ°āđ„āļĨāļŸāđŒāļŠāđ„āļ•āļĨāđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  38. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāļ­āļēāļĻāļąāļĒāđƒāļ™ [āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ”
  39. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļĒāļēāļ™āļĒāļ™āļ•āđŒāđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āđƒāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„]”
  40. “āđƒāļŠāđ‰ Natural Language Processing āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļĢāļ°āđāļŠāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļīāļĒāļĄāļ‚āļ­āļ‡ [āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ/āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
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‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™ AI āđāļĨāļ° Data Science āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāļĢāļŦāļēāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢ”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļāļŽāļŦāļĄāļēāļĒāļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āļĢāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļ‚āļ­āļ‡ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ]”
  3. “āđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ]”
  4. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Pricing āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļēāļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™āļŠāļđā
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āļ­āļēāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļ”āļ·āđˆāļĄ āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ­āļēāļŦāļēāļĢ] āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  6. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļĄāļŦāļ āļēāļ„āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ/āļ•āļĨāļēāļ”]”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļĩāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ§āđāļĨāļ°āļŠāļ§āļ™āļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļ°āđƒāļ™ [āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™”
  8. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ 5G āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  9. “āđƒāļŠāđ‰ Deep Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļˆāļēāļāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ€āļ—āļĢāļ™āļ”āđŒāđāļŸāļŠāļąāđˆāļ™āđāļĨāļ°āđ„āļĨāļŸāđŒāļŠāđ„āļ•āļĨāđŒāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  10. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļˆāļīāļ•āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļŦāļĨāļąāļ‡āđ‚āļ„āļ§āļīāļ”-19”
  11. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ EdTech] āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļŦāđˆāļ‡āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  12. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ Smart Home Solutions āđƒāļ™ [āļ•āļĨāļēāļ”]”
  13. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Scenario Planning āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāļ„āđ‰āļēāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļ•āđˆāļ­ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  14. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Blockchain āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ/āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  15. “āđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļŠāļ•āļĢāļĩāļĄāļĄāļīāđˆāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļīāļĒāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđāļĨāļ°āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  16. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļ”āļđāđāļĨāļœāļđāđ‰āļŠāļđāļ‡āļ­āļēāļĒāļļāđƒāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđāļĨāļ°āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļ°”
  17. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ—āđˆāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĩāđˆāļĒāļ§āđƒāļ™āļĒāļļāļ„ New Normal āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āđˆāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĩāđˆāļĒāļ§] āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§”
  18. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒ IoT āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ Smart City āđƒāļ™ [āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡]”
  19. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒāđāļĨāļ°āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢ”
  20. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AR/VR āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ/āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  21. “āđƒāļŠāđ‰ Natural Language Processing āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ•āđˆāļ­ [āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  22. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Maintenance āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĢāļ°āļšāļšāļ‚āļ™āļŠāđˆāļ‡āļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļ°āđƒāļ™ [āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  23. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ E-commerce] āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļš Omnichannel”
  24. “āđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļ”āđāļ—āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļŠāļ°āļ­āļēāļ”] āđƒāļ™ [āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„]”
  25. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ„āļ‹āđ€āļšāļ­āļĢāđŒāđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ”
  26. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļšāļąāļ™āđ€āļ—āļīāļ‡ āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ·āđˆāļ­] āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰āļˆāļēāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆ”
  27. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđ€āļ”āļīāļ™āļ—āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļĢāļēāļˆāļĢāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļšāļ‚āļ™āļŠāđˆāļ‡āļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āđƒāļ™ [āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 10 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē”
  28. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļīāļ•āļĢāļ•āđˆāļ­āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāđƒāļ™ [āļ•āļĨāļēāļ”] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ””
  29. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ 3D Printing āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  30. “āđƒāļŠāđ‰ Deep Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ E-learning āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļĨāļ°āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  31. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Scenario Planning āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļāļĢāļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļ™ [āļ•āļĨāļēāļ”]”
  32. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Quantum Computing āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ/āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  33. “āđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ Cloud Computing āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™ IT āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  34. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļšāļš Telemedicine āđƒāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāđāļĨāļ°āļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢ”
  35. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļšāļš Remote āđāļĨāļ° Hybrid āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđ€āļŠāļīāļ‡āļžāļēāļ“āļīāļŠāļĒāđŒ”
  36. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Digital Wallet āđāļĨāļ° Cryptocurrency āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  37. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļ°āđāļĨāļ°āļĢāļĩāđ„āļ‹āđ€āļ„āļīāļĨāđƒāļ™ [āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ”
  38. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Gene Editing āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđāļžāļ—āļĒāđŒāđāļĨāļ°āđ€āļāļĐāļ•āļĢāļāļĢāļĢāļĄ]”
  39. “āđƒāļŠāđ‰ Natural Language Processing āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđˆāļēāļ§āđāļĨāļ°āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļāļąāļ‡āļ§āļĨāļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āđƒāļ™ [āļ•āļĨāļēāļ”]”
  1. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Analytics āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ āļēāļĐāļēāđāļĨāļ°āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāđƒāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—/āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 5 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Autonomous Vehicles āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ āļąāļĒāđāļĨāļ°āđ‚āļĨāļˆāļīāļŠāļ•āļīāļāļŠāđŒāđƒāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ/āļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„]”
  3. “āđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļš Microgrid āđƒāļ™ [āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡/āļŠāļļāļĄāļŠāļ™]”
  4. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļ”āļđāđāļĨāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļšāļšāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ (Personalized Healthcare) āđƒāļ™ [āļ•āļĨāļēāļ”] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āļ­āļēāļŦāļēāļĢāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ­āļēāļŦāļēāļĢ] āđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆ”
  6. “āđƒāļŠāđ‰ AI āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ Gig Economy āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Predictive Maintenance āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļ”āđāļ—āļ™āđƒāļ™ [āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™/āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  8. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Brain-Computer Interface āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™ [āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ/āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  9. “āđƒāļŠāđ‰ Deep Learning āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāđ€āļ‹āļ™āđ€āļ‹āļ­āļĢāđŒāđāļĨāļ°āļ­āļļāļ›āļāļĢāļ“āđŒ IoT āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļš Predictive Maintenance āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āļ­āļšāđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒ”
LINE
AI Master Class 2026

āđƒāļŠāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ–āļķāļ‡ Automation

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ™āļąāļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļ„āļĢāļĩāđ€āļ­āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļŸāļĢāļĩāđāļĨāļ™āļ‹āđŒ āđāļĨāļ°āļ„āļ™āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ„āļīāļ”āļ‡āļēāļ™ āļ—āļģāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒ āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āđāļĨāļ°āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™

[01] āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļŦāļĨāļąāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļĨāđ‰āļ§āļ„āļ§āļĢāļ™āļģ AI āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āđ„āļ”āđ‰āļ—āļąāļ™āļ—āļĩ

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļˆāļēāļāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™ āđāļĨāđ‰āļ§āļ„āđˆāļ­āļĒāļžāļēāđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļ•āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™

01 / Foundation

āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ AI āđ„āļ”āđ‰āļ–āļđāļāļ‡āļēāļ™

āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆ ChatGPT, Gemini, Perplexity, My GPTs āđāļĨāļ°āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Prompt āđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ„āļģāļ•āļ­āļšāļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ•āđˆāļ­āđ„āļ”āđ‰

02 / Production

āļ—āļģāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļšāļ‚āļķāđ‰āļ™

āđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ„āļīāļ”āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒ āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļ„āļ›āļŠāļąāđˆāļ™ āļ—āļģāļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļŠāļ„āļĢāļīāļ›āļ•āđŒ āđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡

03 / Business

āļ•āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ‚āļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”

āļĄāļĩāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš SEO āđ€āļžāļˆāļ‚āļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡ YouTube Customer Service āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āđāļĨāļ° Prompt āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļđāļ›āđāļšāļš

04 / Automation

āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļĨāļ”āļ‡āļēāļ™āļ‹āđ‰āļģāļ”āđ‰āļ§āļĒ Automation

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ n8n, Make, Claude Code, Workflow āļāļēāļĢāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰

āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ AI āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI
[02] āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”

9 Module āļ—āļĩāđˆāļžāļēāļ„āļļāļ“āđƒāļŠāđ‰ AI āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļšāļāļ§āđˆāļēāđāļ„āđˆāļ–āļēāļĄāļ•āļ­āļš

āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āļˆāļēāļāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŦāļĨāļąāļ āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ Prompt āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļ·āđˆāļ­ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđ€āļŠāļĢāļīāļĄ āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āđāļĨāļ° Automation āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļāļĢāļ°āđ‚āļ”āļ”āļ‚āđ‰āļēāļĄāļ‚āļąāđ‰āļ™

Module 01

āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI

āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļˆāļēāļāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŦāļĨāļąāļāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļ„āļīāļ”āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ„āļĄāđˆāđƒāļŦāđ‰āđƒāļŠāđ‰ AI āđāļšāļšāļĨāļ­āļ‡āļœāļīāļ”āļĨāļ­āļ‡āļ–āļđāļ

  • ChatGPT, Gemini/Bard, Bing āđāļĨāļ° Perplexity
  • āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ Prompt, Plugin āđāļĨāļ° My GPTs
  • Midjourney, KLING AI āđāļĨāļ° Meta AI
Module 02

āđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāļāļ•āđŒāļāļķāļāļ—āļģāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļˆāļĢāļīāļ‡

āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđƒāļāļĨāđ‰āļāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļˆāļĢāļīāļ‡ āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāļ™āļģ AI āđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

  • āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļē āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļˆāļ‚āđˆāļēāļ§ YouTube
  • Customer Service, DALL-E, Gemini, Dashboard
  • āļŠāļ„āļĢāļīāļ›āļ•āđŒāļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āđāļĨāļ°āļ‡āļēāļ™āļ‹āđ‰āļģāļšāļ™ Mac
Module 03

āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ AI

āļĢāļ§āļĄāļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļŠāļēāļĒ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ‡āļēāļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ āļ‡āļēāļ™āđ€āļ§āđ‡āļš āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āđāļĨāļ°āļ‡āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ

  • āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ€āļ§āđ‡āļš SEO āļŠāļ„āļĢāļīāļ›āļ•āđŒ YouTube āđāļĨāļ°āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļ‚āļēāļĒ
  • āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Logo, Pixel Art, āļŦāđ‰āļ­āļ‡ 3D, Video āđāļĨāļ° Avatar
  • Make.com, Gamma, Qwen, Claude, Deepseek
Module 04

āļ„āļĨāļąāļ‡ Prompt āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļŠāđ‰

āļĄāļĩ Prompt āļˆāļąāļ”āļŦāļĄāļ§āļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ‚āļēāļĒ āļ‡āļēāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļ‡āļēāļ™āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™ āđāļĨāļ°āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāđ‡āļ§āļ‚āļķāđ‰āļ™

  • Marketing, Blog, Ads, YouTube, Facebook
  • High-ticket Sales, Copywriting, Strategy
  • Data Analytics, Finance āđāļĨāļ° Research
Module 05

āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ› AI

āļ„āļĨāļąāļ‡āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ™āļ—āļģāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒ āļĢāđ‰āļēāļ™āļ„āđ‰āļē āđāļĨāļ°āļ™āļąāļāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļœāļĨāļīāļ•āļ āļēāļžāđ„āļ§āļ‚āļķāđ‰āļ™

  • Sticker, Wallpaper, āļ—āđˆāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĩāđˆāļĒāļ§, āļĢāđ‰āļēāļ™āļāļēāđāļŸ
  • Prompt āļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āļ āļēāļžāļ„āļļāļĄāđ‚āļ—āļ™
  • āļĢāļ§āļĄ Prompt āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ› 1,000+ āļŠāđ„āļ•āļĨāđŒ
Module 06

āļĢāļ§āļĄ eBook āđāļĨāļ°āđ„āļŸāļĨāđŒāđ€āļŠāļĢāļīāļĄ

āļ„āļĨāļąāļ‡āļ­āđˆāļēāļ™āļ•āđˆāļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļĨāļīāļ•āļ āļēāļž āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļˆāļĢāļīāļ‡

  • 600+ Business Prompts āđāļĨāļ° 299 Marketing Prompts
  • 300 āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ•āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ”āđ‰āļ§āļĒ ChatGPT
  • Productivity, Customer Support, LINE, TikTok, Facebook
Module 07

AI āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ° Trading

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ§āļĒāļĻāļķāļāļĐāļēāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ­āļĨāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļš

  • Pinescript, RSI/MFI, āđāļ™āļ§āļĢāļąāļšāđāļ™āļ§āļ•āđ‰āļēāļ™
  • Golden Cross, Zigzag, Kernel, Volume Profile
  • Candlestick Pattern āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļˆāļēāļ ChatGPT
Module 08

āļĢāļ§āļĄāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ AI

āļŠāđˆāļ§āļĒāļ›āļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļ”āđ€āļ§āļĨāļēāļŦāļēāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ āļĄāļĩāļŦāļĄāļ§āļ”āđƒāļŦāđ‰āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ•āļēāļĄāļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļģ

  • āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē, āļ”āļĩāđ„āļ‹āļ™āđŒ, āļ āļēāļž, āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­, āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡
  • āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” Productivity āđāļĨāļ° Chatbot
  • āđ€āļ§āđ‡āļš No-code, PDF, Quiz āđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ—āļēāļ‡
Module 09

AI Automation

āļ•āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āļˆāļēāļāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āļ—āļĩāļĨāļ°āļ‡āļēāļ™ āđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ‹āđ‰āļģāđ† āļ”āđ‰āļ§āļĒāļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī

  • Claude Code, Skill, Antigravity āđāļĨāļ°āļ‡āļēāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”
  • Caption Auto, āļ‚āđˆāļēāļ§āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī, Adverra, āđāļŠāļĢāđŒāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒ
  • n8n, Make, Podcast to YouTube āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĢāļ°āļšāļš E-commerce
[03] āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļš

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ•āđˆāļ­

āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļĒāļąāļ‡āļĄāļĩ Prompt, eBook, āļĢāļēāļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ Workflow āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āđ„āļ”āđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

01

āļĢāļ°āļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļ„āļĢāļšāļŠāļļāļ”

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŦāļĨāļąāļ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡ Automation āļ”āļđāļ‹āđ‰āļģāđ„āļ”āđ‰āļ•āļēāļĄāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļŠāļ°āļ”āļ§āļ

02

Prompt āđāļĨāļ° Template āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļŠāđ‰

āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ‡āļēāļ™āļ‚āļēāļĒ āđ‚āļ†āļĐāļ“āļē āđāļ„āļ›āļŠāļąāđˆāļ™ āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ SEO, YouTube, Research āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ

03

āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ„āļŸāļĨāđŒāđ€āļŠāļĢāļīāļĄ

āļĢāļ§āļĄ eBook, āļĢāļēāļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ AI, Prompt āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ› āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ Workflow āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĻāļķāļāļĐāļēāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ

04

āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđƒāļŦāļĄāđˆāļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļž

āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĄāļĩāļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆ āļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļāļĨāļąāļšāļĄāļēāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđ„āļ”āđ‰āļ•āļēāļĄāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

āđāļžāđ‡āļāđ€āļāļˆāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§ āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđ€āļ—āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™
Online Masterclass
āļŋ4,990
āļĢāļēāļ„āļēāđ€āļ•āđ‡āļĄ āļŋ8,990
  • āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ AI Master Class 2026 āļ„āļĢāļšāļ—āļļāļ Module
  • āļ”āļđāļ‹āđ‰āļģāđ„āļ”āđ‰āļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļž āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļŦāļĄāļ”āļ­āļēāļĒāļļ
  • āļĢāļąāļšāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•
  • Prompt, eBook, āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ āđāļĨāļ°āđ„āļŸāļĨāđŒ Workflow āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡
  • āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ„āļ™āļ—āļģāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ„āļĢāļĩāđ€āļ­āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļŸāļĢāļĩāđāļĨāļ™āļ‹āđŒ āđāļĨāļ°āļ„āļ™āļ—āļģāļ‡āļēāļ™
[04] āļŠāļļāļ”āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļĢāļēāļ„āļē 4,990

āļĢāļ§āļĄāđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđāļĨāļ°āļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđƒāļŠāđ‰ AI āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļŦāļĨāļēāļĒāļ”āđ‰āļēāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļŠāļĩāļĒāđ€āļ§āļĨāļēāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđ€āļ­āļ‡āļˆāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļŦāļĨāđˆāļ‡

āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđāļĨāļ° Prompt

āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ ChatGPT, Gemini, Perplexity, Prompt, My GPTs āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ AI āļ•āļąāļ§āļŦāļĨāļąāļ

āđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāļāļ•āđŒāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ

āđ€āļ„āļŠāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļē āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļˆāļ‚āđˆāļēāļ§ YouTube Customer Service āđāļĨāļ° Dashboard

āļ„āļĨāļąāļ‡ Prompt āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļŠāđ‰

āļ„āļĨāļąāļ‡ Prompt āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Marketing, Ads, SEO, Sales, Finance, Research āđāļĨāļ° Strategy

āļŠāļļāļ”āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļĢāļĩāđ€āļ­āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ

Prompt āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ› 1,000+ āđāļšāļš, āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒ, āļ āļēāļž, āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āđāļĨāļ°āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļĢāļĩāđ€āļ­āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ

āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™ Automation

n8n, Make, Claude Code, Caption Auto, Podcast to YouTube āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ Workflow āļ•āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļš

āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ AI āđāļĨāļ° eBook

āļĢāļ§āļĄāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ AI āļŦāļĨāļēāļĒāļŦāļĄāļ§āļ”āđāļĨāļ° eBook āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Productivity, Business, Marketing āđāļĨāļ° Finance

[05] āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāđƒāļ„āļĢ

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāđƒāļ„āļĢ

āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ AI āđāļšāļšāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ—āļĪāļĐāļŽāļĩāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§

āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ / SME
āđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒ āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē āđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ‡āļēāļ™āļ‹āđ‰āļģ
āļ™āļąāļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” / āđāļ­āļ”āļĄāļīāļ™āđ€āļžāļˆ
āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļžāļŠāļ•āđŒ āđāļ„āļ›āļŠāļąāđˆāļ™ āļ§āļēāļ‡ Funnel, āļ—āļģ SEO, Facebook, TikTok, YouTube āđāļĨāļ°āļ§āļēāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāđāļŠāļĢāđŒāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒ
āļ„āļĢāļĩāđ€āļ­āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ / YouTuber
āļ„āļīāļ”āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒ āļ—āļģāļŠāļ„āļĢāļīāļ›āļ•āđŒ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļ„āļĨāļīāļ›āļ„āļģāļ„āļĄ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļš Content Bank
āļŸāļĢāļĩāđāļĨāļ™āļ‹āđŒ / āļ„āļ™āļ—āļģāļ‡āļēāļ™
āļĨāļ”āđ€āļ§āļĨāļēāļ‡āļēāļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ€āļ­āļāļŠāļēāļĢ āļ—āļģāļžāļĢāļĩāđ€āļ‹āļ™āļ•āđŒ āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āđāļžāđ‡āļāđ€āļāļˆāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļšāļ‚āļķāđ‰āļ™
āļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļŠāļ™āđƒāļˆ Automation
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļˆāļēāļāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ No-code āđāļĨāđ‰āļ§āļ„āđˆāļ­āļĒāļ•āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āđ„āļ› n8n, Make, Claude Code āđāļĨāļ° Workflow āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰
[06] FAQ

āļ•āļ­āļšāļ‚āđ‰āļ­āļŠāļ‡āļŠāļąāļĒāļāđˆāļ­āļ™āļŠāļĄāļąāļ„āļĢ

āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ„āļ”āđ‰āđ„āļŦāļĄ?

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ„āļ”āđ‰ āđ€āļžāļĢāļēāļ° Module 1 āļ›āļđāļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŦāļĨāļąāļ āļ§āļīāļ˜āļĩāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Prompt āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™ āļāđˆāļ­āļ™āļžāļēāđ„āļ›āđ‚āļ›āļĢāđ€āļˆāļāļ•āđŒāļāļķāļāļ—āļģāđāļĨāļ° Automation

āļĢāļēāļ„āļē 4,990 āđ„āļ”āđ‰āļ­āļ°āđ„āļĢāļšāđ‰āļēāļ‡?

āđ„āļ”āđ‰āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļ—āļąāđ‰āļ‡ 9 Module, Prompt Library, eBook, āļĢāļēāļĒāļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ AI, āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļž, āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē Automation āđāļĨāļ°āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđƒāļŦāļĄāđˆāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāđāļĨāđ‰āļ§āļ”āļđāđ„āļ”āđ‰āļ™āļēāļ™āđāļ„āđˆāđ„āļŦāļ™?

āļ”āļđāļ‹āđ‰āļģāđ„āļ”āđ‰āļ•āļĨāļ­āļ”āļŠāļĩāļž āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĢāļēāļĒāđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āđāļĨāļ°āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĄāļĩāļšāļ—āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āđƒāļŦāļĄāđˆāļāđ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ„āļ”āđ‰āļ•āļēāļĄāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

Enrollment Open

āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđƒāļŠāđ‰ AI āļāļąāļšāļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļš

āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ AI Master Class 2026 āļĢāļēāļ„āļē 4,990 āļšāļēāļ— āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ•āļēāļĄāđ€āļ§āļĨāļē āđāļĨāļ°āļāļĨāļąāļšāļĄāļēāļ”āļđāļ‹āđ‰āļģāđ„āļ”āđ‰āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™

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 *