ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

ใช้งานChatGPT https://chatgpt.com/
ใช้งาน microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
ใช้งาน Gemini https://gemini.google.com/app
ใช้งาน perplexity https://www.perplexity.ai/

1. “วิเคราะห์แนวโน้มการเติบโตของ [อุตสาหกรรม] ในอีก 5 ปีข้างหน้า โดยใช้ข้อมูลย้อนหลัง 10 ปี และปัจจัยทางเศรษฐกิจที่เกี่ยวข้อง”
2. “สร้างโมเดล AI เพื่อคาดการณ์ยอดขายของ [สินค้า/บริการ] ในอีก 12 เดือนข้างหน้า โดยพิจารณาปัจจัยตามฤดูกาลและเทรนด์ตลาด”
3. “วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคในกลุ่ม [เป้าหมาย] และคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในอีก 3 ปีข้างหน้า พร้อมเสนอกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสม”
4. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูล Social Media เพื่อคาดการณ์เทรนด์ผลิตภัณฑ์ใหม่ใน [อุตสาหกรรม] ที่จะเกิดขึ้นในปีหน้า”
5. “สร้างแบบจำลอง Monte Carlo เพื่อประเมินความเสี่ยงและโอกาสทางธุรกิจของ [โครงการ] ในสถานการณ์เศรษฐกิจที่แตกต่างกัน”
6. “วิเคราะห์ผลกระทบของ [เทคโนโลยีใหม่] ต่อ [อุตสาหกรรม] ในอีก 10 ปีข้างหน้า และเสนอแนวทางการปรับตัวสำหรับธุรกิจ”
7. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการแข่งขันในตลาด [ผลิตภัณฑ์] และคาดการณ์ส่วนแบ่งตลาดของแต่ละแบรนด์ในอีก 2 ปีข้างหน้า”
8. “สร้างโมเดลการพยากรณ์เพื่อประเมินผลกระทบของ [นโยบายรัฐบาล] ต่อ [อุตสาหกรรม] ในระยะสั้นและระยะยาว”
9. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของห่วงโซ่อุปทานใน [อุตสาหกรรม] และเสนอแนวทางการปรับตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในอนาคต”
10. “ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ภาพรวมเศรษฐกิจโลกและคาดการณ์โอกาสทางธุรกิจสำหรับ [บริษัท/อุตสาหกรรม] ในตลาดต่างประเทศ”
11. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการแรงงานใน [อุตสาหกรรม] ในอีก 5-10 ปีข้างหน้า เพื่อวางแผนการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์”
12. “วิเคราะห์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อ [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม] และเสนอแนวทางการปรับตัวในระยะยาว”
13. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าออนไลน์เพื่อคาดการณ์เทรนด์ E-commerce ในอีก 3 ปีข้างหน้า”
14. “สร้างโมเดล Predictive Maintenance สำหรับ [อุปกรณ์/เครื่องจักร] เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในระยะยาว”
15. “วิเคราะห์แนวโน้มการใช้พลังงานทดแทนใน [อุตสาหกรรม] และคาดการณ์ผลกระทบต่อต้นทุนการดำเนินงานในอนาคต”
16. “ใช้ Natural Language Processing วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าออนไลน์เพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ใหม่ใน [ตลาด]”
17. “สร้างแบบจำลอง Scenario Planning เพื่อประเมินผลกระทบของ [วิกฤตการณ์] ต่อ [ธุรกิจ] และวางแผนรับมือในสถานการณ์ต่างๆ”
18. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างประชากรและผลกระทบต่อความต้องการสินค้า/บริการใน [อุตสาหกรรม]”
19. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรและพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อคาดการณ์ทำเลที่เหมาะสมสำหรับขยายสาขาของ [ธุรกิจ]”
20. “สร้างโมเดลการพยากรณ์เพื่อประเมินผลตอบแทนจากการลงทุนใน [เทคโนโลยีใหม่] สำหรับ [ธุรกิจ] ในระยะยาว”
21. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบและนโยบายที่เกี่ยวข้องกับ [อุตสาหกรรม] และผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจในอนาคต”
22. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้จ่ายของลูกค้าเพื่อคาดการณ์โอกาสในการ Cross-selling และ Up-selling ของ [ธุรกิจ]”
23. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการวัตถุดิบใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการจัดซื้อและบริหารสต็อกอย่างมีประสิทธิภาพ”
24. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีการชำระเงินและผลกระทบต่อพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้าใน [ธุรกิจ]”
25. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการเดินทางและการท่องเที่ยวเพื่อคาดการณ์โอกาสทางธุรกิจสำหรับ [บริการ] ในแหล่งท่องเที่ยวต่างๆ”
26. “สร้างโมเดล Churn Prediction เพื่อคาดการณ์และป้องกันการสูญเสียลูกค้าของ [ธุรกิจ] ในระยะยาว”
27. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของรูปแบบการทำงานและผลกระทบต่อความต้องการพื้นที่สำนักงานใน [เมือง/ประเทศ]”
28. “ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อคาดการณ์ผลผลิตทางการเกษตรและแนวโน้มราคาสินค้าเกษตรใน [ภูมิภาค]”
29. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการพลังงานใน [อุตสาหกรรม/เมือง] เพื่อวางแผนการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน”
30. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคสื่อและผลกระทบต่อกลยุทธ์การโฆษณาของ [ธุรกิจ] ในอนาคต”
31. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรทางอินเทอร์เน็ตเพื่อคาดการณ์ความต้องการในการขยายโครงสร้างพื้นฐานด้านเครือข่าย”
32. “สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการทักษะแรงงานใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการพัฒนาหลักสูตรการศึกษาและฝึกอบรม”
33. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของรูปแบบการขนส่งและโลจิสติกส์ และผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานของ [ธุรกิจ]”
34. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานเพื่อคาดการณ์โอกาสในการพัฒนาโซลูชัน Smart Energy สำหรับ [อาคาร/เมือง]”
35. “สร้างแบบจำลอง Scenario Planning เพื่อประเมินผลกระทบของ [นวัตกรรมทางเทคโนโลยี] ต่อ [อุตสาหกรรม] ในระยะยาว”
36. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการออมและการลงทุนของผู้บริโภค และโอกาสสำหรับ [สถาบันการเงิน]”
37. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพและไลฟ์สไตล์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มความต้องการผลิตภัณฑ์และบริการด้านสุขภาพในอนาคต”
38. “สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการที่อยู่อาศัยใน [เมือง/ภูมิภาค] เพื่อวางแผนการพัฒนาโครงการอสังหาริมทรัพย์”
39. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยียานยนต์และผลกระทบต่อธุรกิจที่เกี่ยวข้องใน [ประเทศ/ภูมิภาค]”
40. “ใช้ Natural Language Processing วิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียเพื่อคาดการณ์กระแสความนิยมของ [แบรนด์/ผลิตภัณฑ์] ในอนาคต”

แจกระบบเทรดโดยAI (กดดูเพิ่มเติม)

ผมได้ไปเจอคลิปนี้ มีการแจกระบบเทรดของลุงโฉลก ซึ่งเป็น CDC ActionZone ก็เลยเอาไปปรับแต่งเพิ่มนิดๆหน่อยๆ ให้ทำการเปิดสัญญาณซื้อขาย กับเพิ่มสัญลักษณ์การใช้งานให้ง่ายขึ้น

1.เปิดบัญชีทดลอง
ทดลองเทรด Binaryoption (เหมาะก็ต่อเมื่อเปิดดูสัญญาณ TF 1H ขึ้นไป) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่
ทดลองเทรดForex (ใช้ได้ดีกับสัญญาณนี้) ฝึกฝนเทรดฟรีคลิกที่นี่

2.ไปที่ https://www.tradingview.com/ แล้วเอาCodeที่ผมแจก ก็อปวางได้เลยครับ

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © 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. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบุคลากรที่มีทักษะด้าน AI และ Data Science ใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการสรรหาและพัฒนาบุคลากร”
2. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของกฎหมายด้านความเป็นส่วนตัวและการคุ้มครองข้อมูล และผลกระทบต่อกลยุทธ์ดิจิทัลของ [ธุรกิจ]”
3. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแอปพลิเคชันเพื่อคาดการณ์ฟีเจอร์ที่ผู้ใช้ต้องการในอนาคตสำหรับ [แพลตฟอร์ม]”
4. “สร้างโมเดล Predictive Pricing เพื่อหาราคาที่เหมาะสมสำหรับ [สินค้า/บริการ] ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง”
5. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคอาหารและเครื่องดื่ม และโอกาสสำหรับ [ธุรกิจอาหาร] ในอนาคต”
6. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการเงินและเศรษฐกิจมหภาคเพื่อคาดการณ์โอกาสและความเสี่ยงในการลงทุนใน [สินทรัพย์/ตลาด]”
7. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการพื้นที่สีเขียวและสวนสาธารณะใน [เมือง] เพื่อวางแผนการพัฒนาเมืองอย่างยั่งยืน”
8. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี 5G และผลกระทบต่อโอกาสทางธุรกิจใน [อุตสาหกรรม]”
9. “ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ภาพและวิดีโอจากโซเชียลมีเดียเพื่อคาดการณ์เทรนด์แฟชั่นและไลฟ์สไตล์ในอนาคต”
10. “สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านสุขภาพจิตและการให้คำปรึกษาออนไลน์ในยุคหลังโควิด-19”
11. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของระบบการศึกษาและโอกาสสำหรับ [ธุรกิจ EdTech] ในการพัฒนาโซลูชันการเรียนรู้แห่งอนาคต”
12. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานและพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อคาดการณ์ความต้องการ Smart Home Solutions ใน [ตลาด]”
13. “สร้างแบบจำลอง Scenario Planning เพื่อประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนโยบายการค้าระหว่างประเทศต่อ [อุตสาหกรรม]”
14. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Blockchain และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม]”
15. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้บริการสตรีมมิ่งเพื่อคาดการณ์แนวโน้มความนิยมของเนื้อหาและรูปแบบการนำเสนอในอนาคต”
16. “สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านการดูแลผู้สูงอายุใน [ประเทศ/ภูมิภาค] เพื่อวางแผนธุรกิจและนโยบายสาธารณะ”
17. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการท่องเที่ยวในยุค New Normal และโอกาสสำหรับ [ธุรกิจท่องเที่ยว] ในการปรับตัว”
18. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานอุปกรณ์ IoT เพื่อคาดการณ์โอกาสในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ Smart City ใน [เมือง]”
19. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการทักษะด้านความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการพัฒนาบุคลากร”
20. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี AR/VR และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม]”
21. “ใช้ Natural Language Processing วิเคราะห์ข้อมูลจากรีวิวออนไลน์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มความพึงพอใจของลูกค้าต่อ [สินค้า/บริการ] ในอนาคต”
22. “สร้างโมเดล Predictive Maintenance สำหรับระบบขนส่งสาธารณะใน [เมือง] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนในระยะยาว”
23. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการใช้จ่ายออนไลน์และโอกาสสำหรับ [ธุรกิจ E-commerce] ในการพัฒนากลยุทธ์การตลาดแบบ Omnichannel”
24. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานทดแทนเพื่อคาดการณ์โอกาสในการลงทุนใน [โครงการพลังงานสะอาด] ใน [ภูมิภาค]”
25. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการพัฒนาโซลูชันและบริการ”
26. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคสื่อและความบันเทิง และโอกาสสำหรับ [ธุรกิจสื่อ] ในการสร้างรายได้จากแหล่งใหม่”
27. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการเดินทางและการจราจรเพื่อคาดการณ์ความต้องการระบบขนส่งอัจฉริยะใน [เมือง] ในอีก 10 ปีข้างหน้า”
28. “สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมใน [ตลาด] เพื่อวางแผนการพัฒนาสินค้าและการตลาด”
29. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี 3D Printing และผลกระทบต่อห่วงโซ่การผลิตใน [อุตสาหกรรม]”
30. “ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแพลตฟอร์ม E-learning เพื่อคาดการณ์รูปแบบการเรียนรู้และทักษะที่เป็นที่ต้องการในอนาคต”
31. “สร้างแบบจำลอง Scenario Planning เพื่อประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างประชากรต่อความต้องการสินค้าและบริการใน [ตลาด]”
32. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Quantum Computing และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม]”
33. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้บริการ Cloud Computing เพื่อคาดการณ์ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานด้าน IT ใน [อุตสาหกรรม]”
34. “สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านสุขภาพแบบ Telemedicine ใน [ประเทศ/ภูมิภาค] เพื่อวางแผนการพัฒนาระบบและบุคลากร”
35. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการทำงานแบบ Remote และ Hybrid และผลกระทบต่อความต้องการอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์”
36. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน Digital Wallet และ Cryptocurrency เพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของระบบการเงินในอนาคต”
37. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านการจัดการขยะและรีไซเคิลใน [เมือง] เพื่อวางแผนการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านสิ่งแวดล้อม”
38. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Gene Editing และโอกาสทางธุรกิจใน [อุตสาหกรรมการแพทย์และเกษตรกรรม]”
39. “ใช้ Natural Language Processing วิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข่าวและโซเชียลมีเดียเพื่อคาดการณ์แนวโน้มความกังวลด้านความยั่งยืนของผู้บริโภคใน [ตลาด]”

80. “สร้างโมเดล Predictive Analytics เพื่อคาดการณ์ความต้องการทักษะด้านภาษาและวัฒนธรรมในธุรกิจระหว่างประเทศสำหรับ [บริษัท/อุตสาหกรรม] ในอีก 5 ปีข้างหน้า”
81. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Autonomous Vehicles และผลกระทบต่อธุรกิจประกันภัยและโลจิสติกส์ใน [ประเทศ/ภูมิภาค]”
82. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานและพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อคาดการณ์ความต้องการระบบ Microgrid ใน [เมือง/ชุมชน]”
83. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านการดูแลสุขภาพแบบส่วนบุคคล (Personalized Healthcare) ใน [ตลาด] เพื่อวางแผนการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ”
84. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคอาหารเพื่อสุขภาพและโอกาสสำหรับ [ธุรกิจอาหาร] ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่”
85. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแพลตฟอร์ม Gig Economy เพื่อคาดการณ์แนวโน้มตลาดแรงงานและโอกาสทางธุรกิจใน [อุตสาหกรรม]”
86. “สร้างโมเดล Predictive Maintenance สำหรับระบบการผลิตพลังงานทดแทนใน [โรงงาน/โครงการ] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนในระยะยาว”
87. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Brain-Computer Interface และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม] ในอนาคต”
88. “ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์และอุปกรณ์ IoT เพื่อคาดการณ์ความต้องการระบบ Predictive Maintenance ใน [อุตสาหกรรม] และพัฒนาโซลูชันที่ตอบโจทย์”

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

ตัวอย่างการใช้งาน AI จริง

1. ใช้ AI ทำการตลาดออนไลน์

ทุกวันนี้นอกจากค่าต้นทุนสินค้าและบริการ ยังต้องมีค่าการตลาด ยิงAdsโฆษณา ซึ่งต้นทุกในส่วนนี้มีราคาแพงมาก แต่ถ้าเราประยุกต์ใช้AI ในการทำการตลาด เราสามารถลดต้นทุนตรงนี้ไปได้เยอะมาก หรือแทบไม่เสียเลย

💡 ไม่ได้เพียงแค่ช่วยได้แค่เพิ่มยอดวิวใน TikTok แต่ยังนำมาปรับใช้ใน Facebook IG ได้ด้วยครับ เรียกได้ว่า AI มันฉลาดล้ำลึกมากๆ เข้าใจว่าลูกค้าต้องการอะไร

📱

TikTok

เพิ่มยอดวิวอย่างรวดเร็ว

📘

Facebook

เพิ่มการมีส่วนร่วม

📷

Instagram

สร้างคอนเทนต์ไวรัล

💰

ประหยัดค่าโฆษณาได้อย่างไร?

✅ ไม่ต้องจ้าง Social Media Manager
✅ ไม่ต้องเสียค่า Ads มหาศาล
✅ AI ช่วยสร้างคอนเทนต์ที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมาย
✅ เพิ่ม Organic Reach แบบธรรมชาติ

2. ใช้ AI ทำ Automation ง่ายกว่าเดิมหลายเท่า

หลังจากเราผ่านยุคของ ChatGPT มา โลกก็ไม่ได้หยุดแค่ตรงนั้นครับ — ตอนนี้ AI พัฒนาไปอีกขั้น คือ AI Automation

นึกภาพง่าย ๆ นะครับ… จากเดิมเราใช้ ChatGPT มาช่วยตอบคำถามหรือสร้างคอนเทนต์ มันก็ว่าสะดวกแล้ว แต่ต้องมากดเองทุกขั้นตอน บางทีก็กดไปงงไป เหนื่อยจนขี้เกียจใช้ไปซะงั้น

💡 แล้วถ้าผมบอกว่า… ตอนนี้เราสามารถ ตั้งระบบให้ AI ทำงานแทนเราแบบอัตโนมัติ ได้เลยล่ะ?

🚀 ยกตัวอย่างง่าย ๆ —

AI + Make.com = ผู้ช่วยส่วนตัวที่โพสต์คอนเทนต์ลงเพจให้คุณ ทุกวัน แบบที่ไม่ต้องแตะเลย!

AI จะช่วยคิดแคปชั่น หาไอเดีย แล้วโพสต์ให้ตรงเวลา ไม่ต้องมานั่งคิด นั่งทำเองให้เสียเวลา

🤔 ลองถามตัวเองดูครับว่า…

❌ เบื่อไหมกับการคิดคอนเทนต์ทุกวัน?

❌ เคยไหมโพสต์ไม่สม่ำเสมอ คนเห็นน้อย ยอดขายไม่มา?

❌ รู้สึกว่าเสียเวลาไปกับการทำคอนเทนต์ซ้ำ ๆ?

✅ ถ้าใช่… ถึงเวลาปล่อยให้ AI Automation ทำงานแทนแล้วครับ

เซ็ตแค่ครั้งเดียว แล้วปล่อยให้ระบบวิ่งเองทุกวัน สบายกว่าเดิมเยอะ

📸 Screenshot ระบบ Automation

⚙️

ตั้งค่าครั้งเดียว

เซ็ตระบบแค่ครั้งแรก แล้วปล่อยให้ทำงานเอง

🤖

AI ทำงานแทน

คิดเนื้อหา สร้างโพสต์ และกำหนดเวลาอัตโนมัติ

📈

ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

โพสต์สม่ำเสมอ เพิ่ม Engagement และยอดขาย

3. ใช้ AI ทำ Presentation สุดสวย

แค่พิมพ์หัวข้อ หรือโยนข้อมูลเข้าไป — ได้สไลด์สวยระดับมือโปรในไม่กี่คลิก ประหยัดเวลาไปได้เป็นชั่วโมง

ตัวอย่าง: อาหารตามสั่งยอดนิยม

📊 สไลด์ที่สร้างด้วย AI ใน 5 นาที

ดูตัวอย่าง Presentation

ตัวอย่าง: Part 2

📊 สไลด์เพิ่มเติมที่สร้างด้วย AI

ดูตัวอย่าง Presentation

✨ ได้ผลลัพธ์แบบนี้:

✅ ได้ดีไซน์ที่ดูดี ทันสมัย ไม่ต้องมีพื้นฐานก็พรีเซนต์ได้แบบมืออาชีพ
✅ ประหยัดเวลาไปได้เป็นชั่วโมง เอาไปทำอย่างอื่นที่สำคัญกว่า
✅ เหมาะกับทั้งงานเรียน งานขาย งานพรีเซนต์ลูกค้า

4. ใช้ AI ช่วยทำ “อินโฟกราฟิก” สวย ๆ แบบมือโปร ไม่ต้องมีสกิลดีไซน์!

หลายคนเริ่มรู้แล้วว่า AI ไม่ได้หยุดแค่การพิมพ์คำตอบครับ

ตอนนี้เราสามารถ “สร้างภาพที่สื่อสารได้ดีกว่าคำพูด” ด้วย AI ได้แล้ว โดยเฉพาะ ภาพแนวอินโฟกราฟิก

🤔 เพราะอะไรถึงควรเริ่มใช้?

🧠

การจดจำภาพ

✅ คนเราจดจำ “ภาพ” ได้มากถึง 65% แม้ผ่านไปแล้ว 3 วัน — ขณะที่ข้อความล้วนจำได้แค่ 10% เท่านั้น!

(ที่มา: Brain Rules, John Medina)

📤

การแชร์โซเชียล

✅ อินโฟกราฟิกช่วยให้ “เนื้อหาแชร์บนโซเชียล” มากขึ้นถึง 3 เท่า

(ที่มา: HubSpot)

📖

อัตราการอ่าน

✅ เนื้อหาที่มี “ภาพประกอบเหมาะสม” ช่วยให้ อัตราการอ่านพุ่งขึ้นถึง 80%

(ที่มา: Nielsen Norman Group)

🎨 ตัวอย่างอินโฟกราฟิกที่สร้างด้วย AI

ดูไม่ออกเลยใช่ไหมว่าทำด้วย AI? สวยแบบมืออาชีพเลย!

✨ สร้างด้วย AI

✨ สร้างด้วย AI

🚀 ประโยชน์ของการใช้ AI สร้างอินโฟกราฟิก

⚡

รวดเร็ว

สร้างใน 5 นาที
แทนที่จะใช้เวลาหลายชั่วโมง

💰

ประหยัด

ไม่ต้องจ้างดีไซเนอร์
หรือซื้อโปรแกรมแพง

🎯

ง่ายใช้

ไม่ต้องมีความรู้ดีไซน์
พิมพ์คำสั่งได้เลย

🔥

คุณภาพสูง

ได้ผลงานระดับมืออาชีพ
พร้อมใช้ทันที

💡 พร้อมเริ่มสร้างอินโฟกราฟิกสวยๆ ด้วย AI แล้วหรือยัง?

ในคอร์สจะสอนเทคนิคการสร้างอินโฟกราฟิกระดับมืออาชีพ
แบบที่ไม่ต้องมีพื้นฐานดีไซน์เลย!

5. สร้างคลิปวิดีโอ และเพลง ด้วย AI

AI บางตัวแค่เราใส่ไอเดียเข้าไปไม่กี่คำ ก็สามารถสร้างวิดีโอพร้อมภาพ เสียง และการตัดต่อเบื้องต้นให้อัตโนมัติ หรือถ้าอยากได้เพลงที่แต่งขึ้นใหม่หมด แค่พิมพ์ว่าอยากได้อารมณ์แบบไหน AI ก็จะสร้างเมโลดี้ ทำนอง และแม้กระทั่งเสียงร้องมาให้เสร็จ!

8. สร้างหนังสั้นโดยใช้ตัวเราเองเป็นพระเอกได้

คุณยังได้รับสิทธิ์เข้าเรียนสดแบบ “จับมือทำ”

📌 ไม่ต้องกลัวว่าจะใช้ไม่เป็น
📌 ไม่ต้องนั่งงมคนเดียว
เพราะเราจะสอนทุกขั้นตอน พร้อมตอบทุกคำถาม
ให้คุณใช้งาน AI ได้คล่องเหมือนมืออาชีพ ตั้งแต่วันแรกที่เริ่มเรียน!

🔥 ถามตอบได้ทันที

ไม่ต้องมานั่งงงเองที่บ้าน

🔥 ฝึกจริงกับเคสตัวอย่าง

พร้อมไฟล์ Workshop ให้กลับไปทบทวน

🔥 กลุ่มเล็กเพียง 8 คน

ดูแลอย่างเต็มที่

เนื้อหาการสอนสด (Workshop 4 ชั่วโมง)

1. ChatGPT & Prompt ระดับมืออาชีพ

• รู้จักการเขียน Prompt ที่ได้ผลลัพธ์ตรงใจ ไม่ใช่แค่ถามแบบทั่วไป
• เทคนิคปรับ Prompt ให้ AI ทำงานแทนคุณได้อย่างแม่นยำ

2. สร้างรูปโฆษณาสินค้าโดย AI

• ใช้ AI ออกแบบภาพโฆษณา สร้างแบรนด์ สินค้าได้เองในคลิกเดียว
• เทคนิคปรับรายละเอียดให้ตรงกับความต้องการ

3. แต่งเพลงด้วย AI ในไม่กี่นาที

• สร้างเมโลดี้ เนื้อเพลง สไตล์ที่ชอบแบบไม่ต้องมีพื้นฐานดนตรี

4. สร้างนิทาน AI สไตล์คุณ

• ใช้ AI ช่วยแต่งนิทานพร้อมคลิปประกอบ สำหรับทำคอนเทนต์หรือขายอีบุ๊ก

5. Make Automation – ทำงานอัตโนมัติด้วย AI

• ปลดล็อกการทำงานซ้ำๆ ให้ AI ทำแทน ตั้งแต่ตอบแชท สร้างรายงาน จัดการข้อมูล

🏢 สถานที่เรียน

ร้าน Paulsteak house เลี่ยงเมืองปากเกร็ด 46 นนทบุรี

📌 แผนที่: https://g.co/kgs/riH9PMw

📅 รอบเรียนครั้งต่อไป

กรกฎาคม 2568

อา

จ

อ

พ

พฤ

ศ

ส

29

30

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

8

27

28

29

30

31

1

2

สิงหาคม 2568

อา

จ

อ

พ

พฤ

ศ

ส

27

28

29

30

31

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

9

17

10

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

1

2

3

4

5

6

📋 รายละเอียดการเรียน

🎯 รอบเรียนที่เปิด:

รุ่น 8: เสาร์ที่ 26 ก.ค. 2568

รุ่น 9: เสาร์ที่ 16 ส.ค. 2568

รุ่น 10: อาทิตย์ที่ 17 ส.ค. 2568

⏰ เวลาเรียน

13:00 – 17:00 น. (4 ชั่วโมง)

👥 จำนวนผู้เรียน

จำกัดแค่ 8 คนต่อรอบ

💰 ราคา

4,990 บาท (รวมคอร์สออนไลน์)

🎯 ที่นั่งจำกัด!

จองด่วน เพื่อรับสิทธิ์เข้าเรียนสด

💡 หมายเหตุ: หากยังไม่สะดวกมาในรอบที่กำหนด สามารถเก็บสิทธิ์ไว้เรียนรอบถัดไปได้ครับ

เหมาะกับใครบ้าง?

✔️ คนที่เพิ่งเริ่มใช้ AI แต่ยังใช้ไม่คล่อง
✔️ เจ้าของธุรกิจที่อยากลดต้นทุนด้วย AI
✔️ คนทำคอนเทนต์ที่ต้องการสร้างงานเร็วขึ้น
✔️ ผู้สนใจเทคโนโลยีที่ไม่อยากตกเทรนด์