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Plan du cours
Introduction à Vertex AI pour les applications mobiles et web
- Aperçu des capacités de Gemini dans les applications
- Voies d'intégration de Firebase et des SDK
- Cas d'utilisation pour l'IA intégrée
Configuration de l'environnement de développement
- Configuration et paramétrage d'un projet Firebase
- Installation et configuration des SDK Vertex AI
- Pratique : configuration de l'environnement
Intégration de Gemini dans les applications
- Appels aux API Gemini depuis des applications clientes
- Intégration des capacités de texte, image et audio
- Pratique : création d'une fonctionnalité propulsée par Gemini
Traitement des entrées multimodales
- Capture et traitement des entrées utilisateur (voix, image, texte)
- Création de flux d'applications interactifs avec Gemini
- Pratique : fonctionnalité d'entrée multimodale
Déploiement et surveillance des applications
- Déploiement d'applications alimentées par l'IA vers la production
- Surveillance des performances et de l'utilisation avec Firebase
- Pratique : déploiement et test des applications
Aspects de sécurité et de conformité
- Bonnes pratiques pour la gestion des données des fonctionnalités IA
- Vie privée des utilisateurs et consentement dans les applications
- Pratique : sécurisation d'une fonctionnalité IA
Études de cas et meilleures pratiques
- Exemples d'utilisation de Gemini dans les applications grand public et d'entreprise
- Leçons tirées d'implémentations réelles
- Meilleures pratiques pour des fonctionnalités IA évolutives dans les applications
Resume et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en programmation avec JavaScript, Kotlin ou Swift
- Familiarité avec le développement d'applications mobiles ou web
- Expérience avec Firebase ou les SDK cloud
Public cible
- Développeurs mobiles
- Développeurs web
- Équipes produit
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
étapes faciles en apprentissage automatique
John Erick Baltazar - Globe telecom
Formation - Vertex AI
Traduction automatique