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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
お客様の声 (1)
全体的に、このトレーニングは非常に情報が豊富で、講師はさまざまなユースケースのシナリオと演習を提供し、Vertex AI アプリケーションに Habituation できるようにしてくれました。
Ruffa Joyce Asi - Globe telecom
コース - Vertex AI
機械翻訳