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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
Mise en place de l'environnement de développement
- Mise en place et configuration du projet Firebase
- Installation et configuration des SDK de Vertex AI
- Pratique : configuration de l'environnement
Intégration de Gemini dans les applications
- Appels des API Gemini depuis les applications clientes
- Intégration des capacités de texte, d'image et d'audio
- Pratique : création d'une fonctionnalité propulsée par Gemini
Gestion des entrées multimodales
- Capture et traitement des entrées utilisateur (voix, image, texte)
- Création de workflows d'application interactifs avec Gemini
- Pratique : fonctionnalité d'entrée multimodale
Déploiement et surveillance des applications
- Déploiement d'applications alimentées par l'IA en production
- Surveillance des performances et de l'utilisation avec Firebase
- Pratique : déploiement et test des applications
Considérations relatives à la sécurité et à la conformité
- Meilleures pratiques pour la gestion des données des fonctionnalités d'IA
- Vie privée des utilisateurs et consentement dans les applications
- Pratique : sécurisation d'une fonctionnalité d'IA
Études de cas et meilleures pratiques
- Exemples de Gemini dans les applications grand public et professionnelles
- Leçons tirées des mises en œuvre réelles
- Meilleures pratiques pour les fonctionnalités d'IA évolutives dans les applications
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en programmation en 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