Kurzusleírás

Vertex AI alkalmazása mobil és webalkalmazásokban

  • Geminin képességeinek áttekintése alkalmazásokban
  • Firebase és SDK integrációs módok
  • Beágyazott AI használati esetei

A fejlesztői környezet beállítása

  • Firebase projekt beállítása és konfigurálása
  • Vertex AI SDK-k telepítése és konfigurálása
  • Praktikai labor: környezet beállítása

Gemini beágyazása alkalmazásokba

  • Gemini API-k hívása kliensalkalmazásokból
  • Szöveg, kép és hang képességeinek integrálása
  • Praktikai labor: Gemini-alapú funkció építése

Többmodális bemeneti adatok kezelése

  • Felhasználói bemenetek (hang, kép, szöveg) fogása és feldolgozása
  • Interaktív alkalmazási folyamatok létrehozása Gemininnel
  • Praktikai labor: többmodális bemeneti funkció

Alkalmazás telepítése és monitorozása

  • AI-alapú alkalmazások telepítése termelési környezetbe
  • Teljesítmény és használat monitorozása Firebase segítségével
  • Praktikai labor: alkalmazások telepítése és tesztelése

Biztonsági és engedélyezési szempontok

  • AI-funkciókhoz tartozó adatok kezelési legjobb gyakorlatok
  • Felhasználói adatvédelem és beleegyezés alkalmazásokban
  • Praktikai labor: AI-funkció biztonsága

Események és legjobb gyakorlatok

  • Gemini példái fogyasztói és vállalati alkalmazásokban
  • Valós világbeli implementációkból származó tapasztalatok
  • Skálázható AI-funkciók legjobb gyakorlatai alkalmazásokban

Összefoglalás és további lépések

Követelmények

  • Alapozó programozási ismeretek JavaScript, Kotlin vagy Swift nyelven
  • Ismeret mobil vagy webalkalmazás-fejlesztésből
  • Tapasztalat Firebase vagy cloud SDK használatában

Célközönség

  • Mobilfejlesztők
  • Webfejlesztők
  • Termékcsapatok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák