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コース概要
モバイルおよびWebアプリのためのVertex AI入門
- アプリ内でのGemini機能の概要
- FirebaseとSDKの統合パス
- 埋め込みAIのユースケース
開発環境のセットアップ
- 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
- ハンズオンラボ:環境セットアップ
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のGemini API呼び出し
- テキスト、画像、音声機能の統合
- ハンズオンラボ:Gemini搭載機能の構築
マルチモーダル入力の処理
- ユーザー入力(音声、画像、テキスト)のキャプチャと処理
- Geminiを活用したインタラクティブなアプリワークフローの作成
- ハンズオンラボ:マルチモーダル入力機能
アプリのデプロイと監視
- AI搭載アプリの本番環境へのデプロイ
- Firebaseを使用したパフォーマンスと使用状況の監視
- ハンズオンラボ:アプリのデプロイとテスト
セキュリティとコンプライアンスの考慮事項
- AI機能におけるデータ処理のベストプラクティス
- アプリにおけるユーザープライバシーと同意
- ハンズオンラボ:AI機能のセキュリティ確保
ケーススタディとベストプラクティス
- 消費者向けおよびエンタープライズアプリにおけるGeminiの使用例
- 現実世界の実装から得られた教訓
- アプリ内でのスケーラブルなAI機能のためのベストプラクティス
まとめと次のステップ
要求
- JavaScript、Kotlin、またはSwiftの基礎的なプログラミング知識
- モバイルまたはWebアプリ開発への親しみ
- FirebaseまたはクラウドSDKの使用経験
対象者
- モバイル開発者
- Web開発者
- プロダクトチーム
14 時間
お客様の声 (1)
機械学習の簡単な手順
John Erick Baltazar - Globe telecom
コース - Vertex AI
機械翻訳