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コース概要
モバイルおよび Web アプリ向けの Vertex AI 入門
- アプリ内での Gemini の機能概要
- Firebase および 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設定
- 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、オーディオ機能の統合
- ハンズオンラボ:Gemini による機能の構築
マルチモーダル入力処理
- ユーザー入力の取得と処理(音声、画像、テキスト)
- 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 駆動アプリの本番環境へのデプロイ
- Firebase を活用したパフォーマンスと利用状況の監視
- 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
- アプリ内の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強化
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 の事例
- 実装現場から得られた教訓
- アプリ内のスケーラブルな 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 の基本的なプログラミング知識
- モバイルまたは Web アプリ開発への慣れ
- Firebase またはクラウド SDK の利用経験
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