コース概要

モバイル&WebアプリケーションのためのVertex AI入門

  • アプリケーション内のGemini機能の概要
  • FirebaseとSDK統合の経路
  • 埋め込みAIのユースケース

開発環境の設定

  • Firebaseプロジェクトのセットアップと構成
  • Vertex AI SDKのインストールと設定
  • 実践的なラボ:環境設定

アプリケーションへのGeminiの埋め込み

  • クライアントアプリからGemini APIを呼び出す
  • テキスト、画像、音声機能の統合
  • 実践的なラボ:Geminiを活用した機能の構築

マルチモーダル入力処理

  • ユーザー入力(音声、画像、テキスト)の取得と処理
  • Geminiを使用した対話型アプリワークフローの作成
  • 実践的なラボ:マルチモーダル入力機能

アプリケーションのデプロイと監視

  • AIを活用したアプリケーションを生産環境にデプロイする
  • Firebaseを使用したパフォーマンスと使用状況の監視
  • 実践的なラボ:アプリケーションのデプロイとテスト

セキュリティとコンプライアンスに関する考慮事項

  • AI機能のデータ処理におけるベストプラクティス
  • アプリケーションでのユーザーのプライバシーと同意
  • 実践的なラボ:AI機能のセキュリティ対策

ケーススタディとベストプラクティス

  • コンシューマーとエンタープライズアプリケーションでのGeminiの例
  • 実際の実装から得られた教訓
  • アプリケーション内のスケーラブルなAI機能に関するベストプラクティス

まとめと次ステップ

要求

  • JavaScript、Kotlin、またはSwiftの基本的なプログラミング知識
  • モバイルやWebアプリケーション開発に関する知識
  • FirebaseやクラウドSDKの使用経験

対象者

  • モバイル開発者
  • Web開発者
  • 製品チーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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