📈 Predictive Analytics Master! 88 Prompt วิเคราะห์เทรนด์ธุรกิจในอนาคต 🔮 พร้อม AI Forecasting Model 📊 วางแผนธุรกิจล่วงหน้าได้แม่นยำ 95%

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

คุณสมบัติ	ChatGPT	Microsoft Copilot	Claude	Gemini	Perplexity
ผู้พัฒนา	OpenAI	Microsoft	Anthropic	Google	Perplexity AI
โมเดลพื้นฐาน	GPT-3.5/GPT-4	GPT-4	Claude	PaLM 2/Gemini	GPT-3.5/GPT-4
การรองรับภาษา	หลายภาษา	หลายภาษา	หลายภาษา	หลายภาษา	หลายภาษา
ความสามารถในการประมวลผลภาพ	มี (GPT-4)	มี	มี	มี	มี
การเข้าถึงข้อมูลเรียลไทม์	ไม่มี	มี	ไม่มี	มี	มี
ความสามารถในการเขียนโค้ด	ดี	ดีมาก	ดีมาก	ดี	ดี
การใช้งานฟรี	มีแบบจำกัด	มี	มีแบบจำกัด	มี	มี
แพลตฟอร์มที่รองรับ	เว็บ, มือถือ	Windows, Edge	เว็บ, API	เว็บ, มือถือ, API	เว็บ, มือถือ
ความสามารถในการสร้างเนื้อหา	ดีมาก	ดีมาก	ดีมาก	ดีมาก	ดี
การอ้างอิงแหล่งข้อมูล	ไม่มี	มี	ไม่มี	มี	มี

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

“วิเคราะห์แนวโน้มการเติบโตของ [อุตสาหกรรม] ในอีก 5 ปีข้างหน้า โดยใช้ข้อมูลย้อนหลัง 10 ปี และปัจจัยทางเศรษฐกิจที่เกี่ยวข้อง”
“สร้างโมเดล AI เพื่อคาดการณ์ยอดขายของ [สินค้า/บริการ] ในอีก 12 เดือนข้างหน้า โดยพิจารณาปัจจัยตามฤดูกาลและเทรนด์ตลาด”
“วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคในกลุ่ม [เป้าหมาย] และคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในอีก 3 ปีข้างหน้า พร้อมเสนอกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสม”
“ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูล Social Media เพื่อคาดการณ์เทรนด์ผลิตภัณฑ์ใหม่ใน [อุตสาหกรรม] ที่จะเกิดขึ้นในปีหน้า”
“สร้างแบบจำลอง Monte Carlo เพื่อประเมินความเสี่ยงและโอกาสทางธุรกิจของ [โครงการ] ในสถานการณ์เศรษฐกิจที่แตกต่างกัน”
“วิเคราะห์ผลกระทบของ [เทคโนโลยีใหม่] ต่อ [อุตสาหกรรม] ในอีก 10 ปีข้างหน้า และเสนอแนวทางการปรับตัวสำหรับธุรกิจ”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการแข่งขันในตลาด [ผลิตภัณฑ์] และคาดการณ์ส่วนแบ่งตลาดของแต่ละแบรนด์ในอีก 2 ปีข้างหน้า”
“สร้างโมเดลการพยากรณ์เพื่อประเมินผลกระทบของ [นโยบายรัฐบาล] ต่อ [อุตสาหกรรม] ในระยะสั้นและระยะยาว”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของห่วงโซ่อุปทานใน [อุตสาหกรรม] และเสนอแนวทางการปรับตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในอนาคต”
“ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ภาพรวมเศรษฐกิจโลกและคาดการณ์โอกาสทางธุรกิจสำหรับ [บริษัท/อุตสาหกรรม] ในตลาดต่างประเทศ”
“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการแรงงานใน [อุตสาหกรรม] ในอีก 5-10 ปีข้างหน้า เพื่อวางแผนการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์”
“วิเคราะห์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อ [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม] และเสนอแนวทางการปรับตัวในระยะยาว”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าออนไลน์เพื่อคาดการณ์เทรนด์ E-commerce ในอีก 3 ปีข้างหน้า”
“สร้างโมเดล Predictive Maintenance สำหรับ [อุปกรณ์/เครื่องจักร] เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในระยะยาว”
“วิเคราะห์แนวโน้มการใช้พลังงานทดแทนใน [อุตสาหกรรม] และคาดการณ์ผลกระทบต่อต้นทุนการดำเนินงานในอนาคต”
“ใช้ Natural Language Processing วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าออนไลน์เพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ใหม่ใน [ตลาด]”
“สร้างแบบจำลอง Scenario Planning เพื่อประเมินผลกระทบของ [วิกฤตการณ์] ต่อ [ธุรกิจ] และวางแผนรับมือในสถานการณ์ต่างๆ”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างประชากรและผลกระทบต่อความต้องการสินค้า/บริการใน [อุตสาหกรรม]”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรและพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อคาดการณ์ทำเลที่เหมาะสมสำหรับขยายสาขาของ [ธุรกิจ]”
“สร้างโมเดลการพยากรณ์เพื่อประเมินผลตอบแทนจากการลงทุนใน [เทคโนโลยีใหม่] สำหรับ [ธุรกิจ] ในระยะยาว”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบและนโยบายที่เกี่ยวข้องกับ [อุตสาหกรรม] และผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจในอนาคต”
“ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้จ่ายของลูกค้าเพื่อคาดการณ์โอกาสในการ Cross-selling และ Up-selling ของ [ธุรกิจ]”
“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการวัตถุดิบใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการจัดซื้อและบริหารสต็อกอย่างมีประสิทธิภาพ”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีการชำระเงินและผลกระทบต่อพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้าใน [ธุรกิจ]”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการเดินทางและการท่องเที่ยวเพื่อคาดการณ์โอกาสทางธุรกิจสำหรับ [บริการ] ในแหล่งท่องเที่ยวต่างๆ”
“สร้างโมเดล Churn Prediction เพื่อคาดการณ์และป้องกันการสูญเสียลูกค้าของ [ธุรกิจ] ในระยะยาว”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของรูปแบบการทำงานและผลกระทบต่อความต้องการพื้นที่สำนักงานใน [เมือง/ประเทศ]”
“ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อคาดการณ์ผลผลิตทางการเกษตรและแนวโน้มราคาสินค้าเกษตรใน [ภูมิภาค]”
“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการพลังงานใน [อุตสาหกรรม/เมือง] เพื่อวางแผนการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคสื่อและผลกระทบต่อกลยุทธ์การโฆษณาของ [ธุรกิจ] ในอนาคต”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการจราจรทางอินเทอร์เน็ตเพื่อคาดการณ์ความต้องการในการขยายโครงสร้างพื้นฐานด้านเครือข่าย”
“สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการทักษะแรงงานใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการพัฒนาหลักสูตรการศึกษาและฝึกอบรม”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของรูปแบบการขนส่งและโลจิสติกส์ และผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานของ [ธุรกิจ]”
“ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานเพื่อคาดการณ์โอกาสในการพัฒนาโซลูชัน Smart Energy สำหรับ [อาคาร/เมือง]”
“สร้างแบบจำลอง Scenario Planning เพื่อประเมินผลกระทบของ [นวัตกรรมทางเทคโนโลยี] ต่อ [อุตสาหกรรม] ในระยะยาว”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการออมและการลงทุนของผู้บริโภค และโอกาสสำหรับ [สถาบันการเงิน]”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพและไลฟ์สไตล์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มความต้องการผลิตภัณฑ์และบริการด้านสุขภาพในอนาคต”
“สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการที่อยู่อาศัยใน [เมือง/ภูมิภาค] เพื่อวางแผนการพัฒนาโครงการอสังหาริมทรัพย์”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยียานยนต์และผลกระทบต่อธุรกิจที่เกี่ยวข้องใน [ประเทศ/ภูมิภาค]”
“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")

“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบุคลากรที่มีทักษะด้าน AI และ Data Science ใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการสรรหาและพัฒนาบุคลากร”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของกฎหมายด้านความเป็นส่วนตัวและการคุ้มครองข้อมูล และผลกระทบต่อกลยุทธ์ดิจิทัลของ [ธุรกิจ]”
“ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแอปพลิเคชันเพื่อคาดการณ์ฟีเจอร์ที่ผู้ใช้ต้องการในอนาคตสำหรับ [แพลตฟอร์ม]”
“สร้างโมเดล Predictive Pricing เพื่อหาราคาที่เหมาะสมสำหรับ [สินค้า/บริการ] ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคอาหารและเครื่องดื่ม และโอกาสสำหรับ [ธุรกิจอาหาร] ในอนาคต”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการเงินและเศรษฐกิจมหภาคเพื่อคาดการณ์โอกาสและความเสี่ยงในการลงทุนใน [สินทรัพย์/ตลาด]”
“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการพื้นที่สีเขียวและสวนสาธารณะใน [เมือง] เพื่อวางแผนการพัฒนาเมืองอย่างยั่งยืน”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี 5G และผลกระทบต่อโอกาสทางธุรกิจใน [อุตสาหกรรม]”
“ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ภาพและวิดีโอจากโซเชียลมีเดียเพื่อคาดการณ์เทรนด์แฟชั่นและไลฟ์สไตล์ในอนาคต”
“สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านสุขภาพจิตและการให้คำปรึกษาออนไลน์ในยุคหลังโควิด-19”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของระบบการศึกษาและโอกาสสำหรับ [ธุรกิจ EdTech] ในการพัฒนาโซลูชันการเรียนรู้แห่งอนาคต”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานและพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อคาดการณ์ความต้องการ Smart Home Solutions ใน [ตลาด]”
“สร้างแบบจำลอง Scenario Planning เพื่อประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนโยบายการค้าระหว่างประเทศต่อ [อุตสาหกรรม]”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Blockchain และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม]”
“ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้บริการสตรีมมิ่งเพื่อคาดการณ์แนวโน้มความนิยมของเนื้อหาและรูปแบบการนำเสนอในอนาคต”
“สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านการดูแลผู้สูงอายุใน [ประเทศ/ภูมิภาค] เพื่อวางแผนธุรกิจและนโยบายสาธารณะ”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการท่องเที่ยวในยุค New Normal และโอกาสสำหรับ [ธุรกิจท่องเที่ยว] ในการปรับตัว”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานอุปกรณ์ IoT เพื่อคาดการณ์โอกาสในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ Smart City ใน [เมือง]”
“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการทักษะด้านความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการพัฒนาบุคลากร”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี AR/VR และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม]”
“ใช้ Natural Language Processing วิเคราะห์ข้อมูลจากรีวิวออนไลน์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มความพึงพอใจของลูกค้าต่อ [สินค้า/บริการ] ในอนาคต”
“สร้างโมเดล Predictive Maintenance สำหรับระบบขนส่งสาธารณะใน [เมือง] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนในระยะยาว”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการใช้จ่ายออนไลน์และโอกาสสำหรับ [ธุรกิจ E-commerce] ในการพัฒนากลยุทธ์การตลาดแบบ Omnichannel”
“ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานทดแทนเพื่อคาดการณ์โอกาสในการลงทุนใน [โครงการพลังงานสะอาด] ใน [ภูมิภาค]”
“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ใน [อุตสาหกรรม] เพื่อวางแผนการพัฒนาโซลูชันและบริการ”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคสื่อและความบันเทิง และโอกาสสำหรับ [ธุรกิจสื่อ] ในการสร้างรายได้จากแหล่งใหม่”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการเดินทางและการจราจรเพื่อคาดการณ์ความต้องการระบบขนส่งอัจฉริยะใน [เมือง] ในอีก 10 ปีข้างหน้า”
“สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมใน [ตลาด] เพื่อวางแผนการพัฒนาสินค้าและการตลาด”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี 3D Printing และผลกระทบต่อห่วงโซ่การผลิตใน [อุตสาหกรรม]”
“ใช้ Deep Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแพลตฟอร์ม E-learning เพื่อคาดการณ์รูปแบบการเรียนรู้และทักษะที่เป็นที่ต้องการในอนาคต”
“สร้างแบบจำลอง Scenario Planning เพื่อประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างประชากรต่อความต้องการสินค้าและบริการใน [ตลาด]”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Quantum Computing และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม]”
“ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้บริการ Cloud Computing เพื่อคาดการณ์ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานด้าน IT ใน [อุตสาหกรรม]”
“สร้างโมเดลการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านสุขภาพแบบ Telemedicine ใน [ประเทศ/ภูมิภาค] เพื่อวางแผนการพัฒนาระบบและบุคลากร”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการทำงานแบบ Remote และ Hybrid และผลกระทบต่อความต้องการอสังหาริมทรัพย์เชิงพาณิชย์”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งาน Digital Wallet และ Cryptocurrency เพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของระบบการเงินในอนาคต”
“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านการจัดการขยะและรีไซเคิลใน [เมือง] เพื่อวางแผนการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านสิ่งแวดล้อม”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Gene Editing และโอกาสทางธุรกิจใน [อุตสาหกรรมการแพทย์และเกษตรกรรม]”
“ใช้ Natural Language Processing วิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข่าวและโซเชียลมีเดียเพื่อคาดการณ์แนวโน้มความกังวลด้านความยั่งยืนของผู้บริโภคใน [ตลาด]”

“สร้างโมเดล Predictive Analytics เพื่อคาดการณ์ความต้องการทักษะด้านภาษาและวัฒนธรรมในธุรกิจระหว่างประเทศสำหรับ [บริษัท/อุตสาหกรรม] ในอีก 5 ปีข้างหน้า”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Autonomous Vehicles และผลกระทบต่อธุรกิจประกันภัยและโลจิสติกส์ใน [ประเทศ/ภูมิภาค]”
“ใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานและพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อคาดการณ์ความต้องการระบบ Microgrid ใน [เมือง/ชุมชน]”
“สร้างแบบจำลองการพยากรณ์ความต้องการบริการด้านการดูแลสุขภาพแบบส่วนบุคคล (Personalized Healthcare) ใน [ตลาด] เพื่อวางแผนการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการบริโภคอาหารเพื่อสุขภาพและโอกาสสำหรับ [ธุรกิจอาหาร] ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่”
“ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการใช้งานแพลตฟอร์ม Gig Economy เพื่อคาดการณ์แนวโน้มตลาดแรงงานและโอกาสทางธุรกิจใน [อุตสาหกรรม]”
“สร้างโมเดล Predictive Maintenance สำหรับระบบการผลิตพลังงานทดแทนใน [โรงงาน/โครงการ] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนในระยะยาว”
“วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี Brain-Computer Interface และโอกาสในการประยุกต์ใช้ใน [ธุรกิจ/อุตสาหกรรม] ในอนาคต”
“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

Thailand-AI.com_ดาวน์โหลด

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

📈 Predictive Analytics Master! 88 Prompt วิเคราะห์เทรนด์ธุรกิจในอนาคต 🔮 พร้อม AI Forecasting Model 📊 วางแผนธุรกิจล่วงหน้าได้แม่นยำ 95%

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

Related

Related

AI Master Class

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

เราอยู่ในยุคที่ AI กำลังจะมาพลิกโลกการทำงาน

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคอร์ส

และยังมีการประยุกต์ใช้อื่นๆอีกมากมาย

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต

Related

Related

ใส่ความเห็น ยกเลิกการตอบ

ท่านสามารถเลือกใช้งานAIจากค่ายไหนก็ได้ครับ

Related

Related

AI Master Class

ขอขอบคุณที่ไว้วางใจ

เราอยู่ในยุคที่ AI กำลังจะมาพลิกโลกการทำงาน

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในคอร์ส

และยังมีการประยุกต์ใช้อื่นๆอีกมากมาย

ไอเดียทำคลิปไม่มีตัน

ช่วยเราทำคลิป tiktok ยอดวิวพุ่งๆ ไม่ต้องยิงAds

FAQ

ทั้งหมดนี้เพียง 3,990 บาท ก่อนปรับเป็นราคาเต็ม 8,990 ในอนาคต

Related

Share this:

Related

ใส่ความเห็น ยกเลิกการตอบ