คอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์เป็นเครื่องมือประมวลผลข้อมูลที่ปฏิวัติโลกของเราอย่างมาก ตั้งแต่การคำนวณง่ายๆ ไปจนถึงการจำลองสถานการณ์ที่ซับซ้อน คอมพิวเตอร์ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเราอย่างแยกไม่ออก บทความนี้จะนำเสนอภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์สำหรับผู้เริ่มต้น โดยจะครอบคลุมประวัติศาสตร์ ส่วนประกอบ หลักการทำงาน ประเภท และการประยุกต์ใช้งานต่างๆ รวมถึงความเชื่อมโยงกับโลกของการลงทุน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ไบนารี่ออปชั่น

ประวัติศาสตร์ของคอมพิวเตอร์

แนวคิดของเครื่องคำนวณมีมาตั้งแต่สมัยโบราณ โดยมีเครื่องมืออย่าง abacus เป็นจุดเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์สมัยใหม่เริ่มพัฒนาขึ้นในศตวรรษที่ 19 โดยมี Charles Babbage เป็นผู้บุกเบิกด้วยเครื่อง Analytical Engine ซึ่งแม้จะไม่สามารถสร้างได้สำเร็จในยุคของเขา แต่ก็เป็นต้นแบบของคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน

ในช่วงทศวรรษ 1940 คอมพิวเตอร์เครื่องแรกๆ อย่าง ENIAC และ Colossus ถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้ในการคำนวณทางทหาร ENIAC เป็นเครื่องขนาดใหญ่ที่ใช้หลอดสุญญากาศจำนวนมากและกินไฟมหาศาล ในขณะที่ Colossus ถูกใช้เพื่อถอดรหัสข้อความลับของเยอรมันในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง

ต่อมามีการพัฒนา ทรานซิสเตอร์ ซึ่งมีขนาดเล็กกว่าและใช้พลังงานน้อยกว่าหลอดสุญญากาศ ทำให้คอมพิวเตอร์มีขนาดเล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น จากนั้น วงจรรวม (Integrated Circuit หรือ IC) ได้ถูกคิดค้นขึ้น ทำให้สามารถย่อส่วนคอมพิวเตอร์ให้เล็กลงไปอีก และเพิ่มความเร็วในการประมวลผลอย่างมาก

ในทศวรรษ 1970 มีการพัฒนา ไมโครโปรเซสเซอร์ ซึ่งเป็นชิปที่รวมเอาหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ไว้ในชิปเดียว ทำให้เกิดการปฏิวัติคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (Personal Computer หรือ PC) Apple II และ IBM PC เป็นคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลรุ่นแรกๆ ที่ประสบความสำเร็จ

ส่วนประกอบของคอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์ประกอบด้วยส่วนประกอบหลักหลายส่วนที่ทำงานร่วมกันเพื่อประมวลผลข้อมูล ได้แก่:

หน่วยประมวลผลกลาง (CPU): ทำหน้าที่ประมวลผลคำสั่งและควบคุมการทำงานของส่วนประกอบอื่นๆ
หน่วยความจำ (RAM): ใช้เก็บข้อมูลและคำสั่งที่ CPU กำลังใช้งานอยู่
หน่วยเก็บข้อมูล (Hard Drive, SSD): ใช้เก็บข้อมูลและโปรแกรมอย่างถาวร
เมนบอร์ด (Motherboard): เป็นแผงวงจรหลักที่เชื่อมต่อส่วนประกอบต่างๆ เข้าด้วยกัน
การ์ดแสดงผล (Graphics Card): ทำหน้าที่ประมวลผลภาพและแสดงผลบนหน้าจอ
แหล่งจ่ายไฟ (Power Supply): ทำหน้าที่จ่ายไฟให้กับส่วนประกอบต่างๆ
อุปกรณ์นำเข้า (Input Devices): เช่น เมาส์ คีย์บอร์ด สแกนเนอร์ ใช้สำหรับป้อนข้อมูลเข้าสู่คอมพิวเตอร์
อุปกรณ์ส่งออก (Output Devices): เช่น จอภาพ เครื่องพิมพ์ ลำโพง ใช้สำหรับแสดงผลข้อมูลจากคอมพิวเตอร์

หลักการทำงานของคอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์ทำงานโดยอาศัยหลักการของ ระบบเลขฐานสอง (Binary System) ซึ่งใช้เพียงสองตัวเลขคือ 0 และ 1 ข้อมูลและคำสั่งต่างๆ จะถูกแปลงเป็นรหัสเลขฐานสองและส่งไปยัง CPU เพื่อประมวลผล CPU จะทำการคำนวณและดำเนินการตามคำสั่งที่ได้รับ จากนั้นผลลัพธ์จะถูกส่งไปยังหน่วยความจำหรืออุปกรณ์ส่งออก

กระบวนการทำงานของคอมพิวเตอร์สามารถสรุปได้ดังนี้:

1. รับข้อมูล (Input): คอมพิวเตอร์รับข้อมูลจากอุปกรณ์นำเข้า 2. ประมวลผล (Processing): CPU ประมวลผลข้อมูลตามคำสั่งที่ได้รับ 3. จัดเก็บข้อมูล (Storage): ข้อมูลและผลลัพธ์จะถูกจัดเก็บในหน่วยเก็บข้อมูล 4. แสดงผล (Output): คอมพิวเตอร์แสดงผลข้อมูลผ่านอุปกรณ์ส่งออก

ประเภทของคอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์สามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ ตามขนาด ประสิทธิภาพ และการใช้งาน ได้แก่:

ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ (Supercomputer): คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ใช้สำหรับการคำนวณที่ซับซ้อน เช่น การพยากรณ์อากาศ การจำลองนิวเคลียร์
เมนเฟรมคอมพิวเตอร์ (Mainframe Computer): คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ที่ใช้ในองค์กรขนาดใหญ่ เช่น ธนาคาร บริษัทประกันภัย
มินิคอมพิวเตอร์ (Minicomputer): คอมพิวเตอร์ขนาดกลางที่ใช้ในธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง
คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (Personal Computer หรือ PC): คอมพิวเตอร์ที่ใช้ในบ้านและสำนักงาน
แล็ปท็อป (Laptop): คอมพิวเตอร์แบบพกพา
แท็บเล็ต (Tablet): คอมพิวเตอร์แบบพกพาที่มีหน้าจอสัมผัส
สมาร์ทโฟน (Smartphone): โทรศัพท์มือถือที่มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูล

การประยุกต์ใช้งานคอมพิวเตอร์

คอมพิวเตอร์มีการประยุกต์ใช้งานอย่างกว้างขวางในหลากหลายสาขา ได้แก่:

การศึกษา: ใช้ในการเรียนการสอน การค้นคว้าวิจัย
ธุรกิจ: ใช้ในการจัดการข้อมูล การตลาด การเงิน
การแพทย์: ใช้ในการวินิจฉัยโรค การรักษา การผ่าตัด
วิทยาศาสตร์: ใช้ในการจำลองสถานการณ์ การวิเคราะห์ข้อมูล
ความบันเทิง: ใช้ในการเล่นเกม ฟังเพลง ดูภาพยนตร์
การสื่อสาร: ใช้ในการส่งอีเมล โซเชียลมีเดีย วิดีโอคอล

คอมพิวเตอร์และไบนารี่ออปชั่น

การประยุกต์ใช้งานคอมพิวเตอร์ในโลกของการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเทรดไบนารี่ออปชั่น นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง คอมพิวเตอร์ช่วยให้นักเทรดสามารถเข้าถึงข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ วิเคราะห์กราฟราคา และดำเนินการซื้อขายได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

การวิเคราะห์ทางเทคนิค (Technical Analysis) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการเทรดไบนารี่ออปชั่น มักอาศัยซอฟต์แวร์และเครื่องมือที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์เพื่อระบุ แนวโน้ม (Trends) และ รูปแบบกราฟ (Chart Patterns) ต่างๆ ตัวชี้วัดทางเทคนิค (Technical Indicators) เช่น Moving Averages, Relative Strength Index (RSI), และ MACD ก็ถูกคำนวณและแสดงผลผ่านคอมพิวเตอร์

นอกจากนี้ คอมพิวเตอร์ยังช่วยให้นักเทรดสามารถใช้กลยุทธ์การเทรดที่ซับซ้อน เช่น Straddle Strategy, Butterfly Spread, และ Risk Reversal ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย (Volume Analysis) ก็เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือสำคัญที่ต้องอาศัยคอมพิวเตอร์เพื่อประเมินความแข็งแกร่งของแนวโน้มและระบุสัญญาณการกลับตัวของราคา

ตัวอย่างกลยุทธ์การเทรดไบนารี่ออปชั่นที่ใช้คอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์
กลยุทธ์	คำอธิบาย	ตัวชี้วัดที่ใช้	Pin Bar Strategy	กลยุทธ์ที่ใช้ระบุรูปแบบแท่งเทียน Pin Bar เพื่อจับสัญญาณการกลับตัวของราคา	-	Bollinger Bands Strategy	กลยุทธ์ที่ใช้ Bollinger Bands เพื่อระบุช่วงราคาที่อาจเกิดการซื้อมากเกินไปหรือขายมากเกินไป	Bollinger Bands, RSI	Trend Following Strategy	กลยุทธ์ที่ใช้ตามแนวโน้มของราคา	Moving Averages, MACD	Breakout Strategy	กลยุทธ์ที่ใช้จับการทะลุแนวต้านหรือแนวรับ	Volume, Support/Resistance levels	Japanese Candlestick Patterns	กลยุทธ์ที่ใช้รูปแบบแท่งเทียนญี่ปุ่นเพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคา	Doji, Hammer, Engulfing Pattern

สรุป

คอมพิวเตอร์เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างมากในยุคปัจจุบัน และมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงโลกของเราในหลายๆ ด้าน การทำความเข้าใจหลักการทำงานและประเภทของคอมพิวเตอร์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่สนใจในการลงทุนและการเทรดไบนารี่ออปชั่น เนื่องจากคอมพิวเตอร์เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับการวิเคราะห์ตลาดและการดำเนินการซื้อขายอย่างมีประสิทธิภาพ การศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การจัดการความเสี่ยง (Risk Management) และ การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน (Fundamental Analysis) ควบคู่ไปกับการใช้คอมพิวเตอร์ จะช่วยเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จในการเทรดไบนารี่ออปชั่นได้มากยิ่งขึ้น

การเขียนโปรแกรม (Programming) ก็เป็นทักษะที่มีประโยชน์สำหรับนักเทรดไบนารี่ออปชั่น เนื่องจากสามารถใช้ในการสร้างระบบเทรดอัตโนมัติ (Automated Trading System) หรือ Expert Advisor (EA) ซึ่งจะช่วยให้การเทรดเป็นไปอย่างมีระบบและลดอคติทางอารมณ์

การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล (Data Security) ก็เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเมื่อใช้คอมพิวเตอร์ในการเทรดไบนารี่ออปชั่น เพื่อป้องกันการถูกโจรกรรมข้อมูลหรือการเข้าถึงบัญชีโดยไม่ได้รับอนุญาต

การอัพเกรดคอมพิวเตอร์ (Computer Upgrades) สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานและรองรับการใช้งานซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนได้

การเลือกซื้อคอมพิวเตอร์ (Computer Buying Guide) ควรพิจารณาความต้องการและงบประมาณในการใช้งาน

การดูแลรักษาคอมพิวเตอร์ (Computer Maintenance) เพื่อยืดอายุการใช้งานและป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

เครือข่ายคอมพิวเตอร์ (Computer Networking) ทำให้สามารถแบ่งปันข้อมูลและทรัพยากรระหว่างคอมพิวเตอร์หลายเครื่องได้

ระบบปฏิบัติการ (Operating System) เป็นซอฟต์แวร์หลักที่ควบคุมการทำงานของคอมพิวเตอร์

ซอฟต์แวร์ประยุกต์ใช้ (Application Software) คือโปรแกรมที่ใช้สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น การเทรดไบนารี่ออปชั่น

อินเทอร์เน็ต (Internet) เป็นเครือข่ายที่เชื่อมต่อคอมพิวเตอร์ทั่วโลก

Cloud Computing (คลาวด์คอมพิวติ้ง) เป็นการใช้บริการคอมพิวเตอร์ผ่านอินเทอร์เน็ต

Big Data (บิ๊กดาต้า) คือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงในการวิเคราะห์

Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์) เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการสร้างเครื่องจักรที่สามารถคิดและเรียนรู้ได้

Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) เป็นเทคนิคหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายหรือตัดสินใจได้

Blockchain Technology (เทคโนโลยีบล็อกเชน) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการบันทึกข้อมูลแบบกระจายศูนย์และปลอดภัย

Cybersecurity (ความปลอดภัยทางไซเบอร์) เป็นการป้องกันการโจมตีทางคอมพิวเตอร์

Data Mining (การขุดข้อมูล) เป็นการค้นหาความรู้ที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่

Data Visualization (การแสดงภาพข้อมูล) เป็นการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย

Software Development (การพัฒนาซอฟต์แวร์) เป็นกระบวนการสร้างซอฟต์แวร์

Algorithm (อัลกอริทึม) คือชุดคำสั่งที่ใช้ในการแก้ปัญหา

Database Management (การจัดการฐานข้อมูล) คือการจัดเก็บและจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

Computer Hardware (ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์) คือส่วนประกอบทางกายภาพของคอมพิวเตอร์

Computer Software (ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์) คือชุดคำสั่งที่ใช้ในการควบคุมการทำงานของคอมพิวเตอร์

Virtual Reality (ความเป็นจริงเสมือน) เป็นเทคโนโลยีที่สร้างประสบการณ์เสมือนจริง

Augmented Reality (ความเป็นจริงเสริม) เป็นเทคโนโลยีที่เพิ่มข้อมูลดิจิทัลลงในโลกจริง

Internet of Things (อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง) เป็นเครือข่ายของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

Quantum Computing (คอมพิวเตอร์ควอนตัม) เป็นคอมพิวเตอร์ที่ใช้หลักการของกลศาสตร์ควอนตัมในการประมวลผลข้อมูล

Robotics (หุ่นยนต์) เป็นสาขาหนึ่งของวิศวกรรมที่มุ่งเน้นการสร้างหุ่นยนต์

Automation (ระบบอัตโนมัติ) เป็นการใช้เทคโนโลยีเพื่อลดการทำงานของมนุษย์

User Interface (ส่วนติดต่อผู้ใช้) เป็นส่วนที่ผู้ใช้ใช้ในการโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์

User Experience (ประสบการณ์ผู้ใช้) คือความรู้สึกของผู้ใช้เมื่อใช้คอมพิวเตอร์

Digital Transformation (การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล) คือการนำเทคโนโลยีดิจิทัลมาปรับปรุงธุรกิจ

Cloud Security (ความปลอดภัยบนคลาวด์) เป็นการป้องกันข้อมูลบนคลาวด์

DevOps (DevOps) เป็นแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เน้นความร่วมมือและการทำงานอัตโนมัติ

Cyber Warfare (สงครามไซเบอร์) คือการโจมตีทางคอมพิวเตอร์เพื่อวัตถุประสงค์ทางการเมืองหรือทางทหาร

Data Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูล) คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความรู้ที่เป็นประโยชน์

Machine Vision (วิสัยทัศน์ของเครื่อง) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ทำให้เครื่องจักรสามารถมองเห็นและตีความภาพได้

Natural Language Processing (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและตอบสนองต่อภาษามนุษย์ได้

Edge Computing (การประมวลผลแบบขอบ) เป็นการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งข้อมูล

Serverless Computing (การประมวลผลแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์) เป็นการประมวลผลข้อมูลบนคลาวด์โดยไม่ต้องจัดการเซิร์ฟเวอร์

Containerization (การใส่ข้อมูลในคอนเทนเนอร์) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการแพ็กเกจซอฟต์แวร์และสภาพแวดล้อมการทำงาน

Microservices (ไมโครเซอร์วิส) เป็นสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่แบ่งแอปพลิเคชันออกเป็นบริการขนาดเล็ก

API Management (การจัดการ API) คือการจัดการอินเทอร์เฟซการโปรแกรมแอปพลิเคชัน

IT Infrastructure (โครงสร้างพื้นฐานด้านไอที) คือส่วนประกอบทั้งหมดที่ใช้ในการสนับสนุนการทำงานของไอที

Disaster Recovery (การกู้คืนจากภัยพิบัติ) คือแผนการกู้คืนระบบไอทีหลังจากเกิดภัยพิบัติ

Business Continuity (ความต่อเนื่องทางธุรกิจ) คือแผนการรักษาการดำเนินธุรกิจให้ต่อเนื่องแม้ว่าจะเกิดภัยพิบัติ

IT Governance (การกำกับดูแลด้านไอที) คือการกำหนดนโยบายและกระบวนการในการจัดการไอที

IT Compliance (การปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านไอที) คือการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับไอที

Digital Literacy (ความรู้ด้านดิจิทัล) คือความสามารถในการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลอย่างมีประสิทธิภาพ

Digital Divide (ช่องว่างทางดิจิทัล) คือความแตกต่างในการเข้าถึงเทคโนโลยีดิจิทัล

Ethical AI (ปัญญาประดิษฐ์ที่มีจริยธรรม) คือการพัฒนาและใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างมีความรับผิดชอบ

Explainable AI (ปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้) คือการทำให้การตัดสินใจของปัญญาประดิษฐ์มีความโปร่งใสและเข้าใจได้

AI Safety (ความปลอดภัยของปัญญาประดิษฐ์) คือการป้องกันอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจากปัญญาประดิษฐ์

Responsible AI (ปัญญาประดิษฐ์ที่รับผิดชอบ) คือการพัฒนาและใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างมีความรับผิดชอบต่อสังคม

AI Bias (อคติในปัญญาประดิษฐ์) คือการที่ปัญญาประดิษฐ์แสดงอคติที่ไม่เป็นธรรม

AI Ethics (จริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์) คือชุดหลักการที่ใช้ในการพัฒนาและใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างมีจริยธรรม

Data Privacy (ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล) คือการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล

Data Security (ความปลอดภัยของข้อมูล) คือการป้องกันข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต

Data Governance (การกำกับดูแลข้อมูล) คือการกำหนดนโยบายและกระบวนการในการจัดการข้อมูล

Data Quality (คุณภาพของข้อมูล) คือความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล

Data Integration (การรวมข้อมูล) คือการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าด้วยกัน

Data Warehousing (คลังข้อมูล) คือการจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์

Data Lake (ทะเลสาบข้อมูล) คือการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบดิบเพื่อใช้ในการวิเคราะห์

Data Science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล) คือการใช้เทคนิคทางสถิติและคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ข้อมูล

Machine Learning Engineering (วิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่อง) คือการสร้างและปรับใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง

Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) คือเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น

Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง) คือเทคนิคหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้การให้รางวัลและลงโทษเพื่อฝึกฝนแบบจำลอง

Computer Vision (วิสัยทัศน์ของคอมพิวเตอร์) คือการทำให้เครื่องจักรสามารถมองเห็นและตีความภาพได้

Natural Language Processing (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) คือการทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจและตอบสนองต่อภาษามนุษย์ได้

Robotics (หุ่นยนต์) คือการสร้างและใช้งานหุ่นยนต์

Automation (ระบบอัตโนมัติ) คือการใช้เทคโนโลยีเพื่อลดการทำงานของมนุษย์

Internet of Things (อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง) คือการเชื่อมต่ออุปกรณ์ต่างๆ เข้ากับอินเทอร์เน็ต

Edge Computing (การประมวลผลแบบขอบ) คือการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งข้อมูล

Cloud Computing (การประมวลผลบนคลาวด์) คือการใช้บริการคอมพิวเตอร์ผ่านอินเทอร์เน็ต

Big Data (บิ๊กดาต้า) คือข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงในการวิเคราะห์

Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์) คือการสร้างเครื่องจักรที่สามารถคิดและเรียนรู้ได้

Virtual Reality (ความเป็นจริงเสมือน) คือการสร้างประสบการณ์เสมือนจริง

Augmented Reality (ความเป็นจริงเสริม) คือการเพิ่มข้อมูลดิจิทัลลงในโลกจริง

Mixed Reality (ความเป็นจริงผสม) คือการผสมผสานความเป็นจริงเสมือนและความเป็นจริงเสริม

Blockchain (บล็อกเชน) คือเทคโนโลยีที่ใช้ในการบันทึกข้อมูลแบบกระจายศูนย์และปลอดภัย

Cryptocurrency (คริปโตเคอร์เรนซี) คือสกุลเงินดิจิทัลที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชน

Smart Contracts (สัญญาอัจฉริยะ) คือสัญญาที่ถูกเขียนเป็นโค้ดและดำเนินการโดยอัตโนมัติบนบล็อกเชน

Decentralized Finance (การเงินแบบกระจายศูนย์) คือระบบการเงินที่ไม่ต้องพึ่งพาตัวกลาง

Non-Fungible Tokens (โทเค็นที่ไม่สามารถทดแทนกันได้) คือสินทรัพย์ดิจิทัลที่ไม่ซ้ำกัน

Metaverse (เมตาเวิร์ส) คือโลกเสมือนจริงที่ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกันได้

Web3 (เว็บ 3) คืออินเทอร์เน็ตยุคใหม่ที่เน้นการกระจายศูนย์และความเป็นส่วนตัว

Digital Twins (ฝาแฝดดิจิทัล) คือแบบจำลองดิจิทัลของวัตถุหรือระบบจริง

Quantum Computing (คอมพิวเตอร์ควอนตัม) คือคอมพิวเตอร์ที่ใช้หลักการของกลศาสตร์ควอนตัมในการประมวลผลข้อมูล

Cybersecurity (ความปลอดภัยทางไซเบอร์) คือการป้องกันการโจมตีทางคอมพิวเตอร์

Data Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูล) คือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความรู้ที่เป็นประโยชน์

Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) คือการสร้างแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูล

Artificial Intelligence (ปัญญาประดิษฐ์) คือการสร้างเครื่องจักรที่สามารถคิดและเรียนรู้ได้

Data Mining (การขุดข้อมูล) คือการค้นหาความรู้ที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่

Data Visualization (การแสดงภาพข้อมูล) คือการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย