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Schulungsübersicht
Einführung in Vertex AI für mobile und webbasierte Apps
- Überblick über die Gemini-Funktionen in Apps
- Integrationsschnittstellen für Firebase und SDKs
- Anwendungsfälle für eingebettete KI
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Erstellung und Konfiguration eines Firebase-Projekts
- Installation und Konfiguration der Vertex-AI-SDKs
- Praktisches Labor: Einrichtung der Umgebung
Integration von Gemini in Anwendungen
- Anfrage von Gemini-APIs aus Client-Apps
- Integration von Text-, Bild- und Audiofunktionen
- Praktisches Labor: Erstellung einer Gemini-gestützten Funktion
Verarbeitung multimodaler Eingaben
- Aufnahme und Verarbeitung von Nutzereingaben (Sprache, Bilder, Text)
- Erstellung interaktiver App-Workflows mit Gemini
- Praktisches Labor: multimodale Eingabefunktion
Bereitstellung und Überwachung der App
- Bereitstellung KI-gestützter Apps in der Produktionsumgebung
- Überwachung von Leistung und Nutzung mit Firebase
- Praktisches Labor: Bereitstellung und Testen von Apps
Sicherheits- und Compliance-Aspekte
- Bewährte Verfahren für den Datenhandling bei KI-Funktionen
- Nutzervertraulichkeit und Einwilligung in Apps
- Praktisches Labor: Absicherung einer KI-Funktion
Studienvorlagen und Best Practices
- Beispiele für Gemini in Consumer- und Unternehmens-Apps
- Erfahrungen aus realen Implementierungen
- Best Practices für skalierbare KI-Funktionen in Apps
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse in JavaScript, Kotlin oder Swift
- Vertrautheit mit der Entwicklung mobiler oder webbasierte Anwendungen
- Erfahrung mit Firebase oder Cloud-SDKs
Zielgruppe
- Mobil-Entwickler
- Web-Entwickler
- Produktteams
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
einfache Schritte im Maschinelles Lernen
John Erick Baltazar - Globe telecom
Kurs - Vertex AI
Maschinelle Übersetzung