āļāđāļēāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļĨāļ·āļāļāđāļāđāļāļēāļAIāļāļēāļāļāđāļēāļĒāđāļŦāļāļāđāđāļāđāļāļĢāļąāļ
āļāļļāļāļŠāļĄāļāļąāļāļī | ChatGPT | Microsoft Copilot | Claude | Gemini | Perplexity |
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āļāļđāđāļāļąāļāļāļē | OpenAI | Microsoft | Anthropic | Perplexity AI | |
āđāļĄāđāļāļĨāļāļ·āđāļāļāļēāļ | GPT-3.5/GPT-4 | GPT-4 | Claude | PaLM 2/Gemini | GPT-3.5/GPT-4 |
āļāļēāļĢāļĢāļāļāļĢāļąāļāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē | āļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē |
āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļ āļēāļ | āļĄāļĩ (GPT-4) | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĢāļĩāļĒāļĨāđāļāļĄāđ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļ | āļāļĩ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩ | āļāļĩ |
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĢāļĩ | āļĄāļĩāđāļāļāļāļģāļāļąāļ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩāđāļāļāļāļģāļāļąāļ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄāļāļĩāđāļĢāļāļāļĢāļąāļ | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ | Windows, Edge | āđāļ§āđāļ, API | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ, API | āđāļ§āđāļ, āļĄāļ·āļāļāļ·āļ |
āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļ·āđāļāļŦāļē | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩāļĄāļēāļ | āļāļĩ |
āļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļīāļāđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āđāļĄāđāļĄāļĩ | āļĄāļĩ | āļĄāļĩ |
āđāļāđāļāļēāļChatGPT https://chatgpt.com/
āđāļāđāļāļēāļ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđāļāđāļāļēāļ Gemini https://gemini.google.com/app
āđāļāđāļāļēāļ perplexity https://www.perplexity.ai/
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļąāļ§āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āđāļāļĒāđāļāđāļāļāļļāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āđāļĒāļāļāđāļāļĩāđāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļ°āđāļāđāļĢāļąāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļĢāļļāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļģāļāļĩāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĩāđāļāļđāļāđāļēāļŠāļāđāļāđāļĨāļ°āđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļļāļĄāļāļđāđāļāļ·āļāļŦāļļāđāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĢāļĄāļēāļŠāļŦāļāđāļēāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāđāļĨāļ°āđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļĩāđāļāļąāļāđāļāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļĢāļĄāļāļāļąāļāļāļēāļāđāļŦāļĄāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļ§āļąāļāļāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāđāļāļĢāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĩāđāļāļđāļāļąāļāļŠāļĄāļąāļĒāđāļĨāļ°āļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ startup [āļāļ·āđāļ startup] āđāļāļ·āđāļāļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļāļąāļāļĨāļāļāļļāļ āđāļāļĒāđāļāđāļāļāļļāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āđāļāļāļēāļŠāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ] āļāļĩāđāļāļđāļāđāļēāđāļāļ·āđāļāļāļ·āļāđāļĨāļ°āđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĩāļŦāļāđāļē āļāļĢāđāļāļĄāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāđāļāļĄāđāļāļāļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļĢāļāļāļēāļĢ CSR āđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļāļĩāđāļŠāļ·āđāļāļāļķāļāļāļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļāđāļāļŠāļąāļāļāļĄ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļĒāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļāļĒāļąāļāļāđāļēāļāļāļĢāļ°āđāļāļĻāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĢāđāļāļĄāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļāļēāļĒ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļ§āļąāļāļāļĢāļĢāļĄāļĨāđāļēāļŠāļļāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ] āļāļĩāđāļāļđāļĨāđāļģāļŠāļĄāļąāļĒāđāļĨāļ°āļāđāļēāļāļ·āđāļāđāļāđāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļāļāđāļāļĢāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĩāđāļāļąāļāđāļāļāđāļĨāļ°āđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļļāļāļĢāļ°āļāļąāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ§āļāļāļ§āļēāļĄāļāļķāļāļāļāđāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāļāđāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļāļĩāđāļāļđāļāđāļēāļŠāļāđāļāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļāļļāļāļāļĨāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļĩāļŦāļāđāļē āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļķāļāļāļāļĢāļĄāļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļĒāļąāđāļāļĒāļ·āļāļāļĢāļ°āļāļģāļāļĩāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĩāđāļŠāļ·āđāļāļāļķāļāļāļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļāđāļāļŠāļīāđāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāđāļĨāļ°āļŠāļąāļāļāļĄ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļāļļāļāđāļĨāļ°āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļĢāļāļāļēāļ] āļāļĩāđāļāļąāļāđāļāļāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļąāļ§āđāļĨāļāļāļĢāļ°āļāļāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĩāđāļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄāļāļļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļāļāđāļĨāļāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĩāđāļĄāļĩāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ 5 āļāļĩāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāđāļāļāļāļ°āļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļĢāļāļāđāđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ] āļāļĩāđāļāļđāļāļąāļāļŠāļĄāļąāļĒāđāļĨāļ°āļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļāļĩāđāđāļāđāļāļāļļāļāļŠāļąāļĄāļāļąāļŠāļŠāļģāļāļąāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļđāđāđāļāđāļāđāļāļāļĨāļēāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļķāļāļāļ§āļąāļāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāļŠāļĢāđāļēāļāļŠāļĢāļĢāļāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļĒāļāđāļāļāļāļēāļāļāļąāļāļāļģāļŦāļāđāļēāļĒāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļąāđāļāļāļāļāđāļĨāļāđāđāļĨāļ°āļāļāļāđāļĨāļāđ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļāļĩāļ§āļāļāļēāļĄāļąāļĒāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļĢāļāļāļēāļ] āļāļĢāļ°āļāļģāļāļĩ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļĢāļ°āļāļ IT āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒāļāļēāļāđāļāđāļāļāļĢāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļđāļāļļāļĢāļāļīāļāļŦāļĨāļąāļāļ§āļīāļāļĪāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĩāđāļŠāļĢāđāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļĄāļąāđāļāđāļāđāļŦāđāļāļąāļāļāļđāđāļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāđāļāđāļŠāđāļ§āļāđāļŠāļĩāļĒ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļļāļĄāļāļāđāļĨāļ°āļŠāļąāļāļāļĄāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāļķāļāļāļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļāļāļāđāļāļŠāļąāļāļāļĄ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ§āļāļāļ§āļēāļĄāļāļđāļāļāļąāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāđāļāļāļāļāđāļāļĢ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāđāļāļ·āđāļāļĨāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļŠāļīāđāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļĢāļāļāļēāļ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļąāļ§āđāļāļĢāļāļāđāļĒāđāļāļĒāđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļĄāđ] āļāļĩāđāļāļđāļāđāļēāļŠāļāđāļāđāļĨāļ°āđāļāļāļāđāļēāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Big Data āļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļē [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ] āļāļĢāđāļāļĄāļāđāļāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļāđāļēāļŠāļāđāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ AI āđāļĨāļ° Machine Learning āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļŦāđāļ§āļāđāļāđāļāļļāļāļāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļĨāļāļāđāļāļāļļāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļāļāļĨāļēāļāļāļāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļŦāļĄāđ [āļāļ·āđāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļąāļāļĐāļ°āļāļīāļāļīāļāļąāļĨāđāļŦāđāļāļąāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļĒāļāļļāļĢāļāļīāļ e-commerce āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĩāđāļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄāļāļļāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ ROI āļāļāļāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāļāđāļāđāļŠāļāļāđāļāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĄāđāļāļāđāļāļāļāļēāļāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĨāļąāļāļŠāļīāļāļāđāļēāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāđāļ§āļĒāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļĨāđāļēāļŠāļļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļāļĩāđāđāļāđāļāļĄāļīāļāļĢāļāļąāļāļŠāļīāđāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āđāļāļ·āđāļāļāļāļāļŠāļāļāļāđāļāļĢāļāļāđāļāļ§āļēāļĄāļĒāļąāđāļāļĒāļ·āļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Customer Journey āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļļāļāļŠāļąāļĄāļāļąāļŠāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļ”
āļāļĄāđāļāđāđāļāđāļāļāļāļĨāļīāļāļāļĩāđ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļāļāļĢāļ°āļāļāđāļāļĢāļāļāļāļāļĨāļļāļāđāļāļĨāļ āļāļķāđāļāđāļāđāļ CDC ActionZone āļāđāđāļĨāļĒāđāļāļēāđāļāļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļīāļāđāļŦāļāđāļāļĒāđ āđāļŦāđāļāļģāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļŠāļąāļāļāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļĒ āļāļąāļāđāļāļīāđāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļāđāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļŦāđāļāđāļēāļĒāļāļķāđāļ
1.āđāļāļīāļāļāļąāļāļāļĩāļāļāļĨāļāļ
āļāļāļĨāļāļāđāļāļĢāļ Binaryoption (āđāļŦāļĄāļēāļ°āļāđāļāđāļāđāļĄāļ·āđāļāđāļāļīāļāļāļđāļŠāļąāļāļāļēāļ TF 1H āļāļķāđāļāđāļ) āļāļķāļāļāļāđāļāļĢāļāļāļĢāļĩāļāļĨāļīāļāļāļĩāđāļāļĩāđ
āļāļāļĨāļāļāđāļāļĢāļForex (āđāļāđāđāļāđāļāļĩāļāļąāļāļŠāļąāļāļāļēāļāļāļĩāđ) āļāļķāļāļāļāđāļāļĢāļāļāļĢāļĩāļāļĨāļīāļāļāļĩāđāļāļĩāđ
2.āđāļāļāļĩāđ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđāļ§āđāļāļēCodeāļāļĩāđāļāļĄāđāļāļ āļāđāļāļāļ§āļēāļāđāļāđāđāļĨāļĒāļāļĢāļąāļ
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"
//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables
xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')
xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')
plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)
//****************************************************************************//
//Calculate Indicators
f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting
xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)
FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)
SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)
Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA
//****************************************************************************//
// Define Color Zones
Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1
Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1
//****************************************************************************//
// Display color on chart
bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)
//****************************************************************************//
// Display MA lines
FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)
//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar
buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0
bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)
buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond
bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black
//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart
plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")
// Display Buy/Sell Ribbon
plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)
plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)
//****************************************************************************//
// Label
labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'
l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)
label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)
// Momentum Signal using StochRSI
// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!
// fixed inputs //
smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70
// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!
// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0
crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0
crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0
plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))
//****************************************************************************//
// Alert conditions
alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')
alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')
alertcondition(bullish,
title='is Bullish')
alertcondition(bearish,
title='is Bearish')
alertcondition(Green,
title='is Green')
alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')
alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')
alertcondition(Red,
title='is Red')
alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')
alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')
//****************************************************************************//
// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell)
strategy.close("Buy")
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Influencer Marketing āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĩāđāļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄāļāļļāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄāđāļāđāļāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđāļāļĩāļĒ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĩāđāļĄāļĩāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļāļļāļāļāļĨāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļāđāļ§āļĒāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ HR Tech āļĨāđāļēāļŠāļļāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ VR āđāļĨāļ° AR āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļāļāļāđāļāļāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļēāļĒāļāđāļēāļāđ āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Blockchain āđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĢāđāļāđāļŠāļāļāļāļŦāđāļ§āļāđāļāđāļāļļāļāļāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Social Listening āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļāļāļŠāļāļāļāļāđāļāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāđāļŦāđāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļē”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Chatbot āđāļĨāļ° AI Assistant āđāļāļ·āđāļāļĒāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ IoT āđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļĢāļāļāļēāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Customer Lifetime Value āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļĄāļđāļĨāļāđāļē”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļ CRM āđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĨāļđāļāļāđāļēāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Data Analytics āđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĨāļēāļāđāļĨāļ°āđāļāļ§āđāļāđāļĄāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļāļ·āđāļāļāļļāļāļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āđāļāļāļĩāļ 5 āļāļĩāļāđāļēāļāļŦāļāđāļē”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļāļ·āđāļāļāļāļāļŠāļāļāļāļāļĨāļļāđāļĄāļĨāļđāļāļāđāļē Millennials āđāļĨāļ° Gen Z āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Gamification āđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāļĢāđāļ§āļĄāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļĨāļ°āļāļāļąāļāļāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Loyalty Program āđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĩāđāđāļāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ Blockchain”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļŦāđāļ§āļāđāļāđāļāļ§āļēāļĄāđāļĒāđāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļēāļŦāļēāļĢ] āđāļāļ·āđāļāļĨāļāļāļēāļĢāļŠāļđāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļĨāļ°āđāļāļīāđāļĄāļāļļāļāļ āļēāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Employee Engagement āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļ§āļąāļāļāļāļĢāļĢāļĄāļāļāļāđāļāļĢ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Predictive Maintenance āđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāđāļāļāļļāļāđāļĨāļ°āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļĢāļāļāļēāļ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Omnichannel Experience āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđāļēāļāļĨāļĩāļ] āđāļāļ·āđāļāđāļāļ·āđāļāļĄāđāļĒāļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļāļāđāļĨāļāđāđāļĨāļ°āļāļāļāđāļĨāļāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Carbon Footprint āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļēāļĢāļāļĨāđāļāļĒāļāđāļēāļāđāļĢāļ·āļāļāļāļĢāļ°āļāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ 5G āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāļĢāļāļĄāļāļēāļāļĄ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ (Knowledge Management) āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļāļ Digital Marketing Funnel āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Robotic Process Automation (RPA) āđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Sustainable Packaging āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āđāļāļ·āđāļāļĨāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļŠāļīāđāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Net Promoter Score (NPS) āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļĒāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļķāļāļāļāđāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļē”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Virtual Reality (VR) āđāļāļāļēāļĢāļāļķāļāļāļāļĢāļĄāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Subscription Model āđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ] āđāļāļ·āđāļāļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļēāļĒāđāļāđāļāļĩāđāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāđāļĨāļ°āļāļēāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāđ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Customer Churn Rate āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļĨāļđāļāļāđāļē”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Augmented Reality (AR) āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļēāļĢāļāđāļāļāļāļīāđāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđāļāđāļēāļāļĨāļĩāļ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Green Energy Solution āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĨāļąāļāļāļēāļ] āđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāđāļāļĢāļāļāđāļāļĨāļąāļāļāļēāļāļŠāļ°āļāļēāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Return on Marketing Investment (ROMI) āļāļāļāđāļāļĄāđāļāļāļāđāļēāļāđ āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāļāđāļāđāļŠāļāļāđāļāļ°”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Machine Learning āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļ Recommendation āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄāļāļāļāđāļĨāļāđ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Circular Economy Model āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āđāļāļ·āđāļāļĨāļāļāļāļāđāļŠāļĩāļĒāđāļĨāļ°āđāļāļīāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļĒāļąāđāļāļĒāļ·āļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Brand Health āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāđāļŠāļĢāļīāļĄāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļĨāļąāļāļĐāļāđāđāļāļĢāļāļāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Biometric Technology āđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļāļ§āļāļŠāļāļēāļĒāđāļŦāđāļāļąāļāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Personalized Marketing Strategy āļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āđāļāļĒāđāļāđ AI āđāļĨāļ° Big Data”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Digital Transformation Readiness āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāļāļ§āļēāļĄāļāļĢāđāļāļĄāļāļļāļāļĨāļēāļāļĢ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Drone Technology āđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļĢāļ°āļāļ Logistics āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Voice Commerce Platform āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ e-commerce] āđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāđāļāļāļāļīāđāļāļāđāļ§āļĒāđāļŠāļĩāļĒāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Employee Net Promoter Score (eNPS) āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļ§āļēāļĄāļāļđāļāļāļąāļāļāļāļāļāļāļąāļāļāļēāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Edge Computing āđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Micro-learning Platform āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļķāļāļāļāļĢāļĄāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Price Elasticity āļāļāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļŦāļĨāļąāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļģāļŦāļāļāļĢāļēāļāļē”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Quantum Computing āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒāļāļēāļāđāļāđāļāļāļĢāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Contactless Payment Solution āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ] āđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāđāļāļĢāļāļāđāļāļēāļĢāļāļģāļĢāļ°āđāļāļīāļāđāļāļāđāļĢāđāļŠāļąāļĄāļāļąāļŠ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Employee Productivity āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āđāļāļāđāļ§āļ Work From Home āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ 3D Printing Technology āđāļāļāļēāļĢāļāļāļīāļ§āļąāļāļīāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļđāđāļāļĨāļīāļ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Personalized Nutrition Program āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļēāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļāļ·āđāļĄ] āđāļāļĒāđāļāđ AI”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Customer Acquisition Cost (CAC) āđāļĨāļ° Customer Lifetime Value (CLV) āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļ] āļāļĢāđāļāļĄāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Predictive Analytics āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļŠāļīāļāļāđāļēāļāļāļāļĨāļąāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāđāļēāļāļĨāļĩāļ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Digital Twin Technology āđāļāļ·āđāļāļāļģāļĨāļāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļĢāļāļāļēāļ]”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨ
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Brand Sentiment āļāļāđāļāđāļāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđāļāļĩāļĒāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļ āļēāļāļĨāļąāļāļĐāļāđ”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļē Sustainable Supply Chain āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ] āđāļāļ·āđāļāļĨāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāđāļāļŠāļīāđāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāļāļĨāļāļāļŦāđāļ§āļāđāļāđāļāļļāļāļāļēāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Neuroscience āđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļāļ [āļāļ·āđāļāđāļāļĢāļāļāđ]”
- “āļŠāļĢāđāļēāļ slide āļāļģāđāļŠāļāļāļāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ Employee Turnover Rate āļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļāļĢāđāļāļĄāđāļāļāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļĩāđāļĄāļĩāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļŠāļđāļ”
- “āļāļāļāđāļāļ slide āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļ§āļīāļŠāļąāļĒāļāļąāļĻāļāđāđāļĨāļ°āļāļąāļāļāļāļīāļāđāļŦāļĄāđāļāļāļ [āļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļĢ] āļāļĩāđāļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļāļāđāļĨāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļāļĒāļļāļāļāļīāļāļīāļāļąāļĨ”
AI Master Class
(āđāļāđAIāļāđāļ§āļĒāļāļģāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āđāļāļīāđāļĄāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ)
āļāļāļāļāļāļāļļāļāļāļĩāđāđāļ§āđāļ§āļēāļāđāļ
āđāļĢāļēāļāļĒāļđāđāđāļāļĒāļļāļāļāļĩāđ AI āļāļģāļĨāļąāļāļāļ°āļĄāļēāļāļĨāļīāļāđāļĨāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļ
āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ
āļāļđāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļēāļĢ āđāļāđāļēāļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļĩāđāļāļĒāļēāļāļāļģ AI āļĄāļēāļāđāļ§āļĒāđāļāļīāđāļĄāļāļĨāļāļģāđāļĢ āđāļāļīāđāļĄāļĒāļāļāļāļēāļĒ
āļĄāļāļļāļĐāļĒāđāđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļ āļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļāļīāļĨāļāļąāļ§āđāļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄāđāļāļāļēāļŠāđāļāļāļēāļāļĩāļāļāļēāļĢāļāļēāļ
āļāļđāđāļāļĩāđāļŠāļāđāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāđāļāļāļĩāļ§āļīāļāļāļĢāļ°āļāļģāļ§āļąāļ
āļāļąāļāļĨāļāļāļļāļ āļāļĩāđāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļŦāđ AI āļāđāļ§āļĒāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ
āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļāļļāļāļāļ°āđāļāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļāļāļāļĢāđāļŠ
āļāļđāļāļ·āđāļāļāļēāļ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļāļēāļāļĢāļ°āļāļąāļāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāļāļāđāļāđāļāļēāļāđāļāđāļ
āđāļāļāļāļīāļāļāļēāļĢ Prompt āđāļŦāđ AI āļāļģāļāļēāļāļāļēāļĄāļāļĩāđāđāļĢāļēāļāđāļāļāļāļēāļĢ
āļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđ AI āđāļāļāđāļēāļāļāđāļēāļāđ āđāļāđāļ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ, Content Creation, SEO
āļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļđāļāļ āļēāļ āļ§āļīāļāļĩāđāļ āļāđāļ§āļĒ AI āļāļĒāđāļēāļ DALL-E
āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļĢāđāļāđ AI āļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāđāļāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ
AI āļāļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļāļĩāđāļāļ°āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļāļĩāļ§āļīāļāđāļĨāļ°āļāļļāļĢāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļāļāđāļēāļĒāļāļķāđāļ
āđāļĨāļ°āļĒāļąāļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĒāļļāļāļāđāđāļāđāļāļ·āđāļāđāļāļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ
āđāļāđ Gemini āļ§āļēāļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļ āļāļĢāđāļāļĄāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ
ð Workshop āđāļāļāļŠāļāļāļāļīāđāļĻāļĐāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ
ðŽ workshop āđāļāļ āļāļļāļĢāļāļīāļāļŠāļāļāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐ
ð āļĨāļāļāđāļŦāđ ChatGPT āļŠāļāļāđāļāļĩāļĒāļ HTML CSS āļŠāļāļāļāļĩāđāļĄāđāļāļāļŠāļĢāļļāļāđāļāđāļāļĩāļāđāļ§āļĒ
ð āļŠāļāļāļŠāļĢāđāļēāļāļŦāļāđāļēāđāļ§āļāđāļ5āļāļēāļāļĩ āļāđāļ§āļĒ ChatGPT āđāļĄāđāļāđāļāļāđāļāļĩāļĒāļCodeāđāļāļāđāļĄāđāđāļāđāļāļąāļ§āđāļāļĩāļĒāļ§
ðĨ AI āļŠāļĢāļļāļāļāļĨāļīāļ youtube
ðĄ āđāļāđ ChatGPT āļāļāļāđāļāđāļāļĩāļĒāļāļģāļāļĨāļīāļāļ§āļĩāļāļĩāđāļ
ðšïļ ChatGPT āđāļāļĩāļĒāļ Mind Mapping āđāļāđāļāđāļ§āļĒ
ð āđāļāđ Chat GPT āļāđāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļāđāļāđāļāđāļ§āļĒ
ð āļĨāđāļģāļāļąāļ āđāļŦāđ AI āđāļāđāļāļāļīāļāļēāļ āļāļĢāđāļāļĄāļ āļēāļāļāļĢāļ°āļāļāļ āļāļāļĄāđāļ ChatGPT+Midjourney+Canva
ðïļ āļāļģāļĢāļđāļāļŠāļĄāļļāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļŠāļĩ āļāđāļ§āļĒ Midjourney
ð āđāļāđ ChatGPT āđāļāļĩāļĒāļ SEO āļāļąāđāļāđāļāđāđāļĢāļīāđāļĄ
ð 50 marketing Prompt
ðžïļ āļŠāļĢāđāļēāļāļĢāļđāļāļāļĢāļĩāđāļāđāļēāļ ChatGPT
ðĨïļ āđāļāđ ChatGPT āļŠāļĢāđāļēāļslide āđāļāļ powerpoint
ðš āļŠāļĢāđāļēāļāļāļģāļāļāļīāļāļēāļĒāļāļĨāļīāļ Youtube āđāļāļīāđāļĄ SEO