🧠 Prompt Engineering Masterclass! āļŠāļ­āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Prompt āđ€āļ—āļžāđ† āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāđƒāļˆāļ„āļļāļ“ 🚀 āļĢāļ§āļĄ 80+ āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ Prompt āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš 20 āļŠāļēāļĒāļ­āļēāļŠāļĩāļž

āļ—āđˆāļēāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™AIāļˆāļēāļāļ„āđˆāļēāļĒāđ„āļŦāļ™āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļąāļš

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™GPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
āļāļēāļĢāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļžāļĄāļĩ (GPT-4)āļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ”āļĩāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļŸāļĢāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩ
āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­Windows, Edgeāđ€āļ§āđ‡āļš, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ


āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ChatGPT https://chatgpt.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Gemini https://gemini.google.com/app
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ perplexity https://www.perplexity.ai/

Prompt

  1. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™ 7 āļ§āļąāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢ [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­] āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļš [āļāļĨāļļāđˆāļĄāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™] āđ‚āļ”āļĒāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ§āļąāļ™āļ„āļ§āļĢāļĄāļĩāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļĒāđˆāļ­āļĒ āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨ”
  2. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§ āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ āđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļšāļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ”
  3. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ 1000 āļ„āļģāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­] āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ­āđˆāļēāļ™āļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ› āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ āļēāļĐāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­ āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš”
  4. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļļāļ”āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒ 15 āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡] āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ—āļąāđ‰āļ‡āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ āđāļĨāļ°āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļˆāļļāļ”āđāļ‚āđ‡āļ‡ āļˆāļļāļ”āļ­āđˆāļ­āļ™ āđ‚āļ­āļāļēāļŠ āđāļĨāļ°āļ­āļļāļ›āļŠāļĢāļĢāļ„ (SWOT Analysis) āļ‚āļ­āļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—/āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļ‚āđˆāļ‡āļ‚āļąāļ™”
  6. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļēāļĒ 4 āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļĢāļŸāļīāļ•āđ€āļ™āļŠ] āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļš [āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŸāļīāļ•] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļēāļĒ āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āđ€āļ‹āļ• āđāļĨāļ°āđ€āļ§āļĨāļēāļžāļąāļāđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ§āļąāļ™”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ 6 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ [āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™] āđ‚āļ”āļĒāļ„āļģāļ™āļķāļ‡āļ–āļķāļ‡āļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰ āļ„āđˆāļēāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāđāļœāļ™āļ•āļēāļĄāļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒ”
  8. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļŠāļ„āļĢāļīāļ›āļ•āđŒāļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ YouTube āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļēāļ§ 5 āļ™āļēāļ—āļĩāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­] āļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļšāļąāļ™āđ€āļ—āļīāļ‡ āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļŠāļĄāļāļĨāļļāđˆāļĄ [āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ] āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāđāļĨāļ°āļˆāļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ Call-to-Action”
  9. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ āļēāļ§āļ°āļ§āļīāļāļĪāļ•āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ‰āļļāļāđ€āļ‰āļīāļ™] āđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­ āļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļš āđāļĨāļ°āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļāļąāļšāļœāļđāđ‰āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āđ„āļ”āđ‰āļŠāđˆāļ§āļ™āđ€āļŠāļĩāļĒāļ—āļąāđ‰āļ‡āļ āļēāļĒāđƒāļ™āđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļ™āļ­āļ”
  10. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ­āļšāļĢāļĄāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆ 3 āļ§āļąāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡] āđ‚āļ”āļĒāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‡āļēāļ™ āđāļĨāļ°āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ—āļĩāļĄ”
  11. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš 3 āļ›āļĩāļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢ”
  12. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ 12 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āđƒāļ™āļŠāļēāļĒāļ­āļēāļŠāļĩāļž [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĒāļ­āļēāļŠāļĩāļž] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ§āļąāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļāđ‰āļēāļ§āļŦāļ™āđ‰āļē”
  13. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļĢāļ“āļĢāļ‡āļ„āđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ”āđ‡āļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ] āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ§āļąāļ”āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļš”
  14. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ§āļīāļˆāļąāļĒ] āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļēāļ§ 5 āļŦāļ™āđ‰āļē āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ—āļĩāđˆāļĄāļēāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļ āļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļ‡āļ„āđŒ āļĢāļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ§āļīāļˆāļąāļĒ āđāļĨāļ°āļœāļĨāļ—āļĩāđˆāļ„āļēāļ”āļ§āđˆāļēāļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļš”
  15. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē (Content Marketing) 6 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļē āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļœāļĒāđāļžāļĢāđˆ āđāļĨāļ°āļ•āļēāļĢāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ‚āļžāļŠāļ•āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ”
  16. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļĢāļēāļ‡āļ§āļąāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĒāļāļĒāđˆāļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļœāļĨāļ‡āļēāļ™āļ”āļĩāđ€āļ”āđˆāļ™āđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāļ„āļģāļ™āļķāļ‡āļ–āļķāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āđāļĢāļ‡āļˆāļđāļ‡āđƒāļˆāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄ”
  17. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļđāđˆāļĄāļ·āļ­āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ/āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒ] āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ› āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ āļēāļĐāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āļĄāļĩāļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āđāļĨāļ°āļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļŦāļĨāļąāļāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ””
  18. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļ°āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļĩāđ„āļ‹āđ€āļ„āļīāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļļāļĄāļŠāļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļļāļĄāļŠāļ™] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ„āļąāļ”āđāļĒāļāļ‚āļĒāļ° āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļš āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļˆāļīāļ•āļŠāļģāļ™āļķāļāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļŠāļ™”
  19. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ”āļđāđāļĨāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļˆāļīāļ•āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄ āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļē āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļˆāļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩ”
  20. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ 10 āļŦāļ™āđ‰āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ•āļĨāļēāļ” āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”
  21. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē] āļ—āļĩāđˆāļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡ [āļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāļ•āļĨāļēāļ” āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ”
  22. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ‚āļēāļĒāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ 5 āļ§āļąāļ™ āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļāļąāļšāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļœāđˆāļēāļ™āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ”
  23. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļ§āļīāļŠāļēāļāļēāļĢ 3000 āļ„āļģāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš [āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ§āļīāļŠāļēāļāļēāļĢ] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡āđƒāļŦāļĄāđˆāđ† āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ”āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļĻāļķāļāļĐāļē”
  24. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ­āļēāļˆāđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļš āđāļĨāļ°āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđāļāđ‰āđ„āļ‚”
  25. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļšāļ›āļēāļāļ•āđˆāļ­āļ›āļēāļ (Word-of-Mouth Marketing) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļ›āļĢāļ°āļ—āļąāļšāđƒāļˆāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļ•āļļāđ‰āļ™āđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļŠāļĢāđŒāļ•āđˆāļ­”
  26. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĨāļąāļ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļāļąāļ‡āļ§āļĨāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™”
  27. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđ‚āļĨāļˆāļīāļŠāļ•āļīāļāļŠāđŒāđāļĨāļ°āļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ‹āļ·āđ‰āļ­ āļāļēāļĢāļ‚āļ™āļŠāđˆāļ‡ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ„āļ‡āļ„āļĨāļąāļ‡”
  28. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļ”āđ‰āļēāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĄāļąāļ˜āļĒāļĄāļ›āļĨāļēāļĒ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ™āđƒāļˆ āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļšāļļāļ„āļĨāļīāļāļ āļēāļž āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļŠāļēāļĒāļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  29. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āđāļœāļ™āļ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļœāļ™āļ] āđ‚āļ”āļĒāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™ āļĢāļ°āļšāļļāļˆāļļāļ”āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđāļāđ‰āđ„āļ‚āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ”
  30. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄ Team Building 2 āļ§āļąāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™ 50 āļ„āļ™ āļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļ°āļšāļļāļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļ•āļēāļĢāļēāļ‡āđ€āļ§āļĨāļē”
  31. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđāļ„āļĄāđ€āļ›āļāļāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļĄāļ—āļļāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ§āļ‡āļŦāļēāļāļģāđ„āļĢāļ”āđ‰āļēāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ”āđ‡āļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļĄāļ—āļļāļ™ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļˆāļēāļ„ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļāļąāļšāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļˆāļēāļ„”
  32. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļŦāļĨāļąāļ āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš UI/UX āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļĨāļ°āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāđāļĨāļ°āđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§”
  33. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļ‚āļąāļ”āđāļĒāđ‰āļ‡āđƒāļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāđˆāļēāļĒāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļšāļļāļ„āļ„āļĨ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļ‚āļąāļ”āđāļĒāđ‰āļ‡ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāđ€āļˆāļĢāļˆāļēāđ„āļāļĨāđˆāđ€āļāļĨāļĩāđˆāļĒ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ‚āļąāļ”āđāļĒāđ‰āļ‡āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  34. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ”āļđāđāļĨāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē VIP āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļžāļīāđ€āļĻāļĐ āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ”
  35. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡āļœāļđāđ‰āđ€āļĒāļĩāđˆāļĒāļĄāļŠāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē (Conversion Rate) āđ‚āļ”āļĒāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļąāļāļŦāļēāļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™ āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ UI/UX āđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ—āļģ A/B Testing”
  36. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ§āļīāļāļĪāļ•āļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ•āđˆāļ­āļ§āļīāļāļĪāļ• āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļāļąāļšāļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļ° āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŸāļ·āđ‰āļ™āļŸāļđāļ āļēāļžāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļŦāļĨāļąāļ‡āļ§āļīāļāļĪāļ•”
  37. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ āļēāļ§āļ°āļœāļđāđ‰āļ™āļģāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļĨāļēāļ‡ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļī āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāđāļšāļšāļ•āļąāļ§āļ•āđˆāļ­āļ•āļąāļ§”
  38. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđ‚āļ”āļĒāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļˆāļļāļ”āļ•āļīāļ”āļ‚āļąāļ”āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™ āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  39. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļĨāļ”āļāļēāļĢāļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāļāđŠāļēāļ‹āđ€āļĢāļ·āļ­āļ™āļāļĢāļ°āļˆāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļ”āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™ āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļ”āđāļ—āļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™”
  40. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļđāļāļžāļąāļ™āļāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™ (Employee Engagement) āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ āļēāļĒāđƒāļ™ āļāļīāļˆāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ—āļĩāļĄ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĒāļāļĒāđˆāļ­āļ‡āļŠāļĄāđ€āļŠāļĒāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™”
  41. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ/āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ] āđ‚āļ”āļĒāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡ āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļŠāļđāđˆāļ•āļĨāļēāļ” āđāļĨāļ°āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ—āđ‰āļ­āļ‡āļ–āļīāđˆāļ™”
  42. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰ (Knowledge Management) āđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļŠāđˆāļ§āļ‡āļ­āļēāļĒāļļ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄ āļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļš āđāļĨāļ°āđāļšāđˆāļ‡āļ›āļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™”
  43. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™ (Employee Wellness Program) āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļāļēāļĒ āđƒāļˆ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĄāļ”āļļāļĨāļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™”
  44. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ (LMS) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļŠāļģāļ„āļąāļ āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļš UI/UX āđāļĨāļ°āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡”
  45. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāđƒāļŦāļĄāđˆāđ† āļˆāļēāļāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļļāļāļĢāļ°āļ”āļąāļš”
  46. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ—āļĩāđˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ—āļąāļāļĐāļ°”
  47. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāļ§āļīāļāļĪāļ•āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļŠāļģāļĢāļ­āļ‡”
  48. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļīāļ•āļĢāļāļąāļšāļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļē] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ§āļąāļŠāļ”āļļāļĢāļĩāđ„āļ‹āđ€āļ„āļīāļĨ āļāļēāļĢāļĨāļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļēāļŠāļ•āļīāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™”
  49. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļĄāđˆāđāļšāļšāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļšāļšāļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ‚āļ•āđ‰āļ•āļ­āļšāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ”
  50. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āđƒāļ™āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđāļĨāļ° AI āđƒāļ™āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•”
āđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒAI (āļāļ”āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ)

āļœāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ„āļ›āđ€āļˆāļ­āļ„āļĨāļīāļ›āļ™āļĩāđ‰ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļļāļ‡āđ‚āļ‰āļĨāļ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ CDC ActionZone āļāđ‡āđ€āļĨāļĒāđ€āļ­āļēāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ™āļīāļ”āđ†āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāđ† āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒ āļāļąāļšāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™


1.āđ€āļ›āļīāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” Binaryoption (āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāđ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ”āļđāļŠāļąāļāļāļēāļ“ TF 1H āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”Forex (āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ™āļĩāđ‰) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

2.āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļ­āļēCodeāļ—āļĩāđˆāļœāļĄāđāļˆāļ āļāđ‡āļ­āļ›āļ§āļēāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)


FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
title='is Bearish')

alertcondition(Green,
title='is Green')

alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
title='is Red')

alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
strategy.close("Buy")

  1. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ—āļĩāđˆāļĢāļēāļšāļĢāļ·āđˆāļ™”
  2. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ (Intrapreneurship) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ āļēāļĒāđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—”
  3. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē (CRM) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđƒāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļšāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļšāļļāļ„āļ„āļĨ”
  4. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ­āļĒāļđāđˆāļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™ (Diversity and Inclusion) āđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ—āđˆāļēāđ€āļ—āļĩāļĒāļĄ”
  5. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āđ€āļŠāļīāļ‡āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļļāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļĢāļ“āļĩāļĻāļķāļāļĐāļēāļˆāļĢāļīāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļķāļāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļī”
  6. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ”āđ‰āļēāļ™āđ„āļ‹āđ€āļšāļ­āļĢāđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļ āļąāļĒāļ„āļļāļāļ„āļēāļĄ āđāļĨāļ°āđāļœāļ™āļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļāļīāļ”āđ€āļŦāļ•āļļ”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļšāļšāļ„āļĢāļšāļ§āļ‡āļˆāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļ°āļšāļļāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļŦāļĨāļąāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™”
  8. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļđāļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ§āļīāļŠāļąāļĒāļ—āļąāļĻāļ™āđŒāđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ”
  9. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļˆāļąāļ”āļˆāđ‰āļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđƒāļŦāđ‰āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ‚āļ›āļĢāđˆāļ‡āđƒāļŠāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļšāļĨāđ‡āļ­āļāđ€āļŠāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī”
  10. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļŠāļĩāļĒāđƒāļ™āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢ Lean Manufacturing āđāļĨāļ°āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ IoT”
  11. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ‚āļ„āđ‰āļŠāđāļĨāļ°āļžāļĩāđˆāđ€āļĨāļĩāđ‰āļĒāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļĨāļēāļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ”
  12. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļļāļ•āļīāļ˜āļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ•āļ™āđ€āļ­āļ‡ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āđāļšāļš 360 āļ­āļ‡āļĻāļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™”
  13. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļĨāļąāļ‡āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ° IoT āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™”
  14. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļšāļš Agile āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  15. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļœāđˆāļēāļ™āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI Chatbot āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ”
  16. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļŦāļĒāļąāļ”āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™ āļāļēāļĢāļĨāļ”āļāļēāļĢāļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāļāđŠāļēāļ‹āđ€āļĢāļ·āļ­āļ™āļāļĢāļ°āļˆāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ§āļąāļŠāļ”āļļāļĢāļĩāđ„āļ‹āđ€āļ„āļīāļĨ”
  17. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđ€āļˆāļĢāļˆāļēāļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđ‰āđ„āļ‚āļ„āļ§āļēāļĄāļ‚āļąāļ”āđāļĒāđ‰āļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ‚āļēāļĒāđāļĨāļ°āļāđˆāļēāļĒāļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  18. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļŠāļīāļ™āļ—āļēāļ‡āļ›āļąāļāļāļēāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļˆāļ”āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļšāļąāļ•āļĢ āļāļēāļĢāļ›āļāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĨāļąāļšāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ„āđ‰āļē āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāđ€āļŠāļīāļ‡āļžāļēāļ“āļīāļŠāļĒāđŒ”
  19. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ™āļ­āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āđāļĨāļ°āļŠāļ§āļąāļŠāļ”āļīāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡”
  20. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™āđāļšāļšāļ‚āđ‰āļēāļĄāļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ™āļēāļ™āļēāļŠāļēāļ•āļī āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  21. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ”āđ‰āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđāļĨāļ°āļ­āļēāļŠāļĩāļ§āļ­āļ™āļēāļĄāļąāļĒāđƒāļ™āļŠāļ–āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ IoT āđāļĨāļ° AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđāļĨāļ°āļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ­āļļāļšāļąāļ•āļīāđ€āļŦāļ•āļļ”
  22. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ] āļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  23. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āđ€āļŠāļīāļ‡āļ­āļ­āļāđāļšāļš (Design Thinking) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļāļĢāļ“āļĩāļĻāļķāļāļĐāļēāļˆāļĢāļīāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢ”
  24. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĢāđ‰āļ­āļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ›āļąāļāļŦāļē āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļĨāļģāļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āđāļāđ‰āđ„āļ‚”
  25. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Machine Vision āđāļĨāļ° AI”
  26. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āļ™āļģāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļđāļ‡ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄ”
  27. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļēāļ„āļēāļĢāļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ IoT āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāđāļĨāļ°āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™”
  28. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ (Knowledge Management System) āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāđāļšāđˆāļ‡āļ›āļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™”
  29. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Business Intelligence Tools āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļĨāļēāļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆ”
  30. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™ āđ‚āļ”āļĒāļ„āļģāļ™āļķāļ‡āļ–āļķāļ‡āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāđāļĨāļ°āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāļ•āļĨāļ­āļ”āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆ”
  31. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļĒāļ‡āļāļąāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļŠāļ§āļąāļŠāļ”āļīāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ”
  32. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ­āļ™āđ€āļ—āļ™āļ•āđŒāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ‚āļ”āļĒāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ āļāļēāļĢāļ–āđˆāļēāļĒāļ āļēāļž āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ”
  33. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ”āļīāļ™āļ—āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļ„āđˆāļēāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāļ­āļ™āļļāļĄāļąāļ•āļīāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļĨāļ”āļ„āđˆāļēāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒ”
  34. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļˆāļēāļāļĢāļ°āļĒāļ°āđ„āļāļĨ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ VPN, Multi-Factor Authentication āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāļŦāļąāļŠāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ”
  35. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AR/VR āđƒāļ™āļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄ]”
  36. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāđāļšāļšāļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ”
  37. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļĢāļēāļ‡āļ§āļąāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĒāļāļĒāđˆāļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđāļšāļšāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļąāđˆāļ§āļ—āļąāđ‰āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ”
  38. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āđāļĨāļ° Machine Learning āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āļ—āļĩāļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ”
  39. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļšāļļāļ„āļ„āļĨāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ„āļąāļ”āļāļĢāļ­āļ‡āđƒāļšāļŠāļĄāļąāļ„āļĢ āļāļēāļĢāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļąāļšāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļžāļąāļ’āļ™āļēāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢ”
  40. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āđāļšāļšāļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™ (Flexible Manufacturing System) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđ‚āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āđāļšāļš Mass Customization”
  41. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āļ™āļģāđƒāļ™āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ§āļīāļāļĪāļ•āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļđāļ‡ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āđāļĨāļ°āļāļĢāļ“āļĩāļĻāļķāļāļĐāļēāļˆāļĢāļīāļ‡”
  42. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāļŦāļąāļŠāļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļāļēāļĢāļšāļļāļāļĢāļļāļāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī”
  43. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāļ‚āļ™āļŠāđˆāļ‡āđāļĨāļ°āđ‚āļĨāļˆāļīāļŠāļ•āļīāļāļŠāđŒāđāļšāļšāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ° āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļĨāļąāļ‡āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ”
  44. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ (Personal Branding) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļļāļāļĢāļ°āļ”āļąāļš āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­”
  45. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”
  46. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļšāļš Omni-channel āļ—āļĩāđˆāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļĒāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļąāđ‰āļ‡āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļŸāđ„āļĨāļ™āđŒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢāđ‰āļĢāļ­āļĒāļ•āđˆāļ­”
  47. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Blockchain āđƒāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ­āļļāļ›āļ—āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāđ‚āļĨāļˆāļīāļŠāļ•āļīāļāļŠāđŒāđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļ‹āļ·āđ‰āļ­”
  48. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđāļšāļšāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄ”
  49. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļŠāļķāļāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē (Sentiment Analysis) āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļĩāļ§āļīāļ§ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ”
  50. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Data Visualization Tools āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  51. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ (ERP) āđƒāļŦāđ‰āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđāļšāļš Cloud-based āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ”
  52. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļēāļĒāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ• āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđāļĨāļ° Machine Vision”
  53. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Robotic Process Automation (RPA) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļāļēāļĢ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđƒāļ™āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‹āđ‰āļģ”
  54. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļāļąāļšāļ‹āļąāļžāļžāļĨāļēāļĒāđ€āļ­āļ­āļĢāđŒ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨ āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™”
  55. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāđāļšāļšāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ—āļąāļāļĐāļ°āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ”
  56. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ IoT āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļšāļģāļĢāļļāļ‡āļĢāļąāļāļĐāļēāđ€āļŠāļīāļ‡āļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒ (Predictive Maintenance)”
  57. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ Wearable Devices āđāļĨāļ° AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāđāļĨāļ°āļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ­āļļāļšāļąāļ•āļīāđ€āļŦāļ•āļļ”
  58. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļšāļš Real-time āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ Big Data Analytics āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļšāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļšāļļāļ„āļ„āļĨ”
  59. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Augmented Reality (AR) āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ‚āļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āļ—āļĩāļĄāļ‚āļēāļĒ”
  60. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļŠāļīāļ™āļ—āļēāļ‡āļ›āļąāļāļāļēāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļāļēāļĢāļĨāļ°āđ€āļĄāļīāļ”āļĨāļīāļ‚āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđƒāļŦāļĄāđˆ”
  61. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļēāļ„āļēāļĢāļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ IoT āđāļĨāļ° AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž”
  62. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Natural Language Processing (NLP) āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  63. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŦāđˆāļ§āļ‡āđ‚āļ‹āđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļĒāđ‡āļ™ (Cold Chain Management) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļ­āļēāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļĒāļē āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ IoT āđāļĨāļ° Blockchain āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļ­āļļāļ“āļŦāļ āļđāļĄāļī”
  64. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āđ„āļāļĨ (Remote Work Management) āļ—āļĩāđˆāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļœāļĨāļ‡āļēāļ™ āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ§āļīāļ–āļĩāđƒāļŦāļĄāđˆ”
  65. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Predictive Analytics āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļœāļđāđ‰āļšāļĢāļīāđ‚āļ āļ„āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ”
  66. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ”āđ‰āļēāļ™āđ„āļ‹āđ€āļšāļ­āļĢāđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļ āļąāļĒāļ„āļļāļāļ„āļēāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī”
  67. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļšāļšāļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™ (Blended Learning) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ VR āđāļĨāļ° Microlearning”
  68. “āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Quantum Computing āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļē”
  69. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ”āđ‰āļēāļ™āļŠāļīāđˆāļ‡āđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄ āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ āđāļĨāļ°āļ˜āļĢāļĢāļĄāļēāļ āļīāļšāļēāļĨ (ESG)”
  70. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđāļšāļšāđ€āļ›āļīāļ” (Open Innovation) āļ—āļĩāđˆāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāđ‚āļĒāļ‡āļāļąāļšāļĢāļ°āļšāļšāļ™āļīāđ€āļ§āļĻāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ āļēāļĒāļ™āļ­āļ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĢāļ°āļ”āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™”

AI Master Class

(āđƒāļŠāđ‰AIāļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž)

āļ‚āļ­āļ‚āļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ—āļĩāđˆāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆ

āđ€āļĢāļēāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ—āļĩāđˆ AI āļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āļĄāļēāļžāļĨāļīāļāđ‚āļĨāļāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš

✅ āļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļ™āļģ AI āļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒ
✅ āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļąāļžāļŠāļāļīāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļāļēāļĢāļ‡āļēāļ™
✅ āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
✅ āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

✅ āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļˆāļēāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™
✅ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢ Prompt āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
✅ āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”, Content Creation, SEO
✅ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ DALL-E
✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™
✅ AI āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļŠāļĩāļ§āļīāļ”āđāļĨāļ°āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

āđāļĨāļ°āļĒāļąāļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

✅ āđƒāļŠāđ‰ Gemini āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
📝 Workshop āđ€āļžāļˆāļŠāļ­āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐāļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
💎 workshop āđ€āļžāļˆ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
📝 āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰ ChatGPT āļŠāļ­āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ HTML CSS āļŠāļ­āļ™āļ”āļĩāđ„āļĄāđˆāļžāļ­āļŠāļĢāļļāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ”āđ‰āļ§āļĒ
🚀 āļŠāļ­āļ™āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āļ›āđƒāļ™5āļ™āļēāļ—āļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ ChatGPT āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™Codeāđ€āļ­āļ‡āđāļĄāđ‰āđāļ•āđˆāļ•āļąāļ§āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
ðŸŽĨ AI āļŠāļĢāļļāļ›āļ„āļĨāļīāļ› youtube
ðŸ’Ą āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļ­āļ­āļāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āļ§āļĩāļ”āļĩāđ‚āļ­
🗚ïļ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Mind Mapping āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
🔍 āđƒāļŠāđ‰ Chat GPT āļŠāđˆāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
📚 āļĨāđ‰āļģāļˆāļąāļ” āđƒāļŦāđ‰ AI āđāļ•āđˆāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āļ„āļ­āļĄāđ‚āļš ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌ïļ āļ—āļģāļĢāļđāļ›āļŠāļĄāļļāļ”āļĢāļ°āļšāļēāļĒāļŠāļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ Midjourney
📈 āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ SEO āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄ
📊 50 marketing Prompt
🖞ïļ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļŸāļĢāļĩāđ†āļœāđˆāļēāļ™ ChatGPT
ðŸ–Ĩïļ āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡slide āđāļšāļš powerpoint
📚 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļĨāļīāļ› Youtube āđ€āļžāļīāđˆāļĄ SEO

āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ•āļąāļ™

āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļĢāļēāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› tiktok āļĒāļ­āļ”āļ§āļīāļ§āļžāļļāđˆāļ‡āđ† āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĒāļīāļ‡Ads

FAQ

āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 3,990 āļšāļēāļ— āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāđ€āļ•āđ‡āļĄ 8,990 āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āđƒāļŠāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™

āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ–āļđāļāļ—āļģāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒ *