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Plan du cours

Introduction à Vertex AI pour les applications mobiles et web

  • Aperçu des capacités de Gemini dans les applications
  • Parcours d'intégration de Firebase et des SDK
  • Cas d'usage pour l'IA embarquée

Configuration de l'environnement de développement

  • Configuration et configuration du projet Firebase
  • Installation et configuration des SDK Vertex AI
  • Atelier pratique : configuration de l'environnement

Intégration de Gemini dans les applications

  • Appels aux API Gemini depuis les applications côté client
  • Intégration des capacités texte, image et audio
  • Atelier pratique : création d'une fonctionnalité alimentée par Gemini

Gestion des entrées multimodales

  • Capture et traitement des entrées utilisateur (voix, image, texte)
  • Création de flux de travail interactifs d'application avec Gemini
  • Atelier pratique : fonctionnalité d'entrée multimodale

Déploiement et surveillance de l'application

  • Déploiement des applications alimentées par l'IA en production
  • Surveillance des performances et de l'utilisation avec Firebase
  • Atelier pratique : déploiement et test des applications

Considérations de sécurité et de conformité

  • Meilleures pratiques pour la gestion des données dans les fonctionnalités d'IA
  • Confidentialité des utilisateurs et consentement dans les applications
  • Atelier pratique : sécurisation d'une fonctionnalité d'IA

Études de cas et bonnes pratiques

  • Exemples de Gemini dans les applications grand public et d'entreprise
  • Leçons tirées des implémentations réelles
  • Meilleures pratiques pour des fonctionnalités d'IA scalables dans les applications

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en programmation en JavaScript, Kotlin ou Swift
  • Familiarité avec le développement d'applications mobiles ou web
  • Expérience dans l'utilisation de Firebase ou de SDK cloud

Public cible

  • Développeurs mobiles
  • Développeurs web
  • Équipes produit
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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