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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

Nombre de participants


Prix par participant

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