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Plan du cours
Introduction à Vertex AI pour les applications mobiles et web
- Aperçu des fonctionnalités de Gemini dans les applications
- Voies d'intégration de Firebase et des SDK
- Cas d'utilisation de l'IA embarquée
Configuration de l'environnement de développement
- Configuration et paramétrage d'un projet Firebase
- Installation et configuration des SDKs Vertex AI
- Atelier pratique : configuration de l'environnement
Intégration de Gemini dans les applications
- Appels d'API Gemini depuis les applications clientes
- Intégration des capacités de 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 avec Gemini
- Atelier pratique : fonctionnalité d'entrée multimodale
Déploiement et surveillance des applications
- Déploiement d'applications alimentées par l'IA en production
- Surveillance des performances et de l'utilisation avec Firebase
- Atelier pratique : déploiement et test des applications
Considérations sur la sécurité et la conformité
- Bonnes pratiques pour la gestion des données dans les fonctionnalités d'IA
- Confidentialité de l'utilisateur et consentement dans les applications
- Atelier pratique : sécurisation d'une fonctionnalité d'IA
Études de cas et meilleures pratiques
- Exemples de Gemini dans les applications grand public et d'entreprise
- Leçons tirées des implémentations réelles
- Meilleures pratiques pour des fonctionnalités d'IA évolutives dans les applications
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Connaissances de base en programmation avec JavaScript, Kotlin ou Swift
- Familiarité avec le développement d'applications mobiles ou web
- Expérience d'utilisation de Firebase ou de SDK cloud
Audience
- Développeurs mobiles
- Développeurs web
- Équipes produits
14 Heures