by: adminPosted on:

📈 Predictive Analytics Master! 88 Prompt วิเคราะห์เทรนด์ธุรกิจในอนาคต 🔮 พร้อม AI Forecasting Model 📊 วางแผนธุรกิจล่วงหน้าได้แม่นยำ 95% (Scenario Planning Workshop ในลิงก์)

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

คุณสมบัติChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
ผู้พัฒนาOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
โมเดลพื้นฐานGPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
การรองรับภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษาหลายภาษา
ความสามารถในการประมวลผลภาพมี (GPT-4)มีมีมีมี
การเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์ไม่มีมีไม่มีมีมี
ความสามารถในการเขียนโค้ดดีดีมากดีมากดีดี
การใช้งานฟรีมีแบบจำกัดมีมีแบบจำกัดมีมี
แพลตฟอร์มที่รองรับเว็บ, มือถือWindows, Edgeเว็บ, APIเว็บ, มือถือ, APIเว็บ, มือถือ
ความสามารถในการสร้างเนื้อหาดีมากดีมากดีมากดีมากดี
การอ้างอิงแหล่งข้อมูลไม่มีมีไม่มีมีมี


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]”
  1. “สร้างโมเดล Predictive Analytics เพื่อคาดการณ์ความต้องการทักษะด้านภาษาและวัฒนธรรมในธุรกิจระหว่างประเทศสำหรับ [บริษัท/อุตสาหกรรม] ในอีก 5 ปีข้างหน้า”
  2. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Autonomous Vehicles และผลกระทบต่อธุรกิจประกันภัยและโลจิสติกส์ใน [ประเทศ/ภูมิภาค]”
  3. “ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานและพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อคาดการณ์ความต้องการระบบ Microgrid ใน [เมือง/ชุมชน]”
  4. “สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านการดูแลสุขภาพแบบส่วนบุคคล (Personalized Healthcare) ใน [ตลาด] เพื่อวางแผนการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ”
  5. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคอาหารเพื่อสุขภาพและโอกาสสำหรับ [ธุรกิจอาหาร] ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่”
  6. “ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแพลตฟอร์ม Gig Economy เพื่อคาดการณ์แนวโน้มตลาดแรงงานและโอกาสทางธุรกิจใน [อุตสาหกรรม]”
  7. “สร้างโมเดล Predictive Maintenance สำหรับระบบการผลิตพลังงานทดแทนใน [โรงงาน/โครงการ] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนในระยะยาว”
  8. “วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Brain-Computer Interface และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม] ในอนาคต”
  9. “ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์และอุปกรณ์ IoT เพื่อคาดการณ์ความต้องการระบบ Predictive Maintenance ใน [อุตสาหกรรม] และพัฒนาโซลูชันที่ตอบโจทย์”

AI Master Class

(ใช้AIช่วยทำธุรกิจ การตลาด เพิ่มประสิทธิภาพ)

ดูเนื้อหาในคอร์สทั้งหมด

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

เราอยู่ในยุคที่ AI กำลังจะมาพลิกโลกการทำงาน

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

✅ ผู้ประกอบการ เจ้าของธุรกิจ ที่อยากนำ AI มาช่วยเพิ่มผลกำไร เพิ่มยอดขาย
✅ มนุษย์เงินเดือน ที่ต้องการอัพสกิลตัวเอง เพื่อเพิ่มโอกาสในอาชีพการงาน
✅ ผู้ที่สนใจเทคโนโลยี AI และต้องการนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน
✅ นักลงทุน ที่ต้องการให้ AI ช่วยตัดสินใจในการลงทุน

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคอร์ส

✅ ปูพื้นฐาน AI และ ChatGPT จากระดับเริ่มต้นจนใช้งานเป็น
✅ เทคนิคการ Prompt ให้ AI ทำงานตามที่เราต้องการ
✅ ประยุกต์ใช้ AI ในด้านต่างๆ เช่น การตลาด, Content Creation, SEO
✅ สร้างรูปภาพ วิดีโอ ด้วย AI อย่าง DALL-E
✅ เรียนรู้การใช้ AI ช่วยเหลือในการลงทุน
✅ AI อีกมากมายที่จะช่วยให้ชีวิดและธุรกิจของคุณง่ายขึ้น

และยังมีการประยุกต์ใช้อื่นๆอีกมากมาย

✅ ใช้ Gemini วางแผนการเรียน พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
📝 Workshop เพจสอนพิเศษคณิตศาสตร์
💬 workshop เพจ ธุรกิจสอนภาษาอังกฤษ
📝 ลองให้ ChatGPT สอนเขียน HTML CSS สอนดีไม่พอสรุปได้ดีด้วย
🚀 สอนสร้างหน้าเวปใน5นาที ด้วย ChatGPT ไม่ต้องเขียนCodeเองแม้แต่ตัวเดียว
🎥 AI สรุปคลิป youtube
💡 ใช้ ChatGPT ออกไอเดียทำคลิปวีดีโอ
🗺️ ChatGPT เขียน Mind Mapping ได้ด้วย
🔍 ใช้ Chat GPT ช่วยหารูปได้ด้วย
📚 ล้ำจัด ให้ AI แต่งนิทาน พร้อมภาพประกอบ คอมโบ ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌️ ทำรูปสมุดระบายสี ด้วย Midjourney
📈 ใช้ ChatGPT เขียน SEO ตั้งแต่เริ่ม
📊 50 marketing Prompt
🖼️ สร้างรูปฟรีๆผ่าน ChatGPT
🖥️ ใช้ ChatGPT สร้างslide แบบ powerpoint
📺 สร้างคำอธิบายคลิป Youtube เพิ่ม SEO

ดูเนื้อหาในคอร์สทั้งหมด

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต
สนใจเรียนทักไลน์กดปุ่มนี้ได้เลยครับ
ผ่อนชำระผ่าน Shoppee

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *