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Temario del curso
Introducción a Vertex AI para aplicaciones móviles y web
- Descripción general de las capacidades de Gemini en aplicaciones
- Rutas de integración con Firebase y SDK
- Casos de uso para IA integrada
Configuración del entorno de desarrollo
- Configuración y ajuste de un proyecto de Firebase
- Instalación y configuración de los SDK de Vertex AI
- Laboratorio práctico: configuración del entorno
Incorporar Gemini en aplicaciones
- Llamar a las APIs de Gemini desde aplicaciones cliente
- Integrar capacidades de texto, imagen y audio
- Laboratorio práctico: creación de una característica impulsada por Gemini
Gestión de entradas multimodales
- Captura y procesamiento de la entrada del usuario (voz, imagen, texto)
- Creación de flujos de trabajo interactivos en aplicaciones con Gemini
- Laboratorio práctico: característica de entrada multimodal
Implementación y supervisión de la aplicación
- Implementar aplicaciones con IA hacia producción
- Supervisar el rendimiento y el uso mediante Firebase
- Laboratorio práctico: implementación y prueba de aplicaciones
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
- Mejores prácticas para el manejo de datos en características de IA
- Privacidad del usuario y consentimiento en aplicaciones
- Laboratorio práctico: asegurar una característica de IA
Casos de estudio y mejores prácticas
- Ejemplos de Gemini en aplicaciones de consumo y empresariales
- Lecciones aprendidas de implementaciones del mundo real
- Mejores prácticas para características de IA escalables en aplicaciones
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en JavaScript, Kotlin o Swift
- Familiaridad con el desarrollo de aplicaciones móviles o web
- Experiencia utilizando Firebase o SDK de nube
Público objetivo
- Desarrolladores móviles
- Desarrolladores web
- Equipos de producto
14 Horas
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