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課程簡介
Vertex AI 在行動與網路應用程式中的簡介
- 應用程式中 Gemini 功能概覽
- Firebase 與 SDK 的整合路徑
- 嵌入式 AI 的用例
開發環境設置
- Firebase 專案設置與配置
- 安裝與配置 Vertex AI SDK
- 實作實驗室:環境設置
將 Gemini 嵌入應用程式
- 從用戶端應用程式呼叫 Gemini API
- 整合文本、圖像和音頻功能
- 實作實驗室:建置 Gemini 驅動的功能
多模態輸入處理
- 捕捉與處理使用者輸入(語音、圖像、文本)
- 使用 Gemini 建立互動式應用程式工作流程
- 實作實驗室:多模態輸入功能
應用程式部署與監控
- 將 AI 驅動的應用程式部署至生產環境
- 使用 Firebase 監控效能與使用情況
- 實作實驗室:部署與測試應用程式
安全與合規考量
- AI 功能數據處理的最佳實務
- 應用程式中的使用者隱私與同意
- 實作實驗室:保護 AI 功能的安全性
案例研究與最佳實務
- Gemini 在消費級與企業級應用程式中的範例
- 從實際部署中獲得的經驗教訓
- 應用程式中可扩展 AI 功能的最適實務
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 JavaScript、Kotlin 或 Swift 的基本程式設計知識
- 熟悉行動或網路應用程式開發
- 具有使用 Firebase 或雲端 SDK 的經驗
目標受眾
- 行動開發人員
- 網路開發人員
- 產品團隊
14 小時
客戶評論 (1)
機器學習中的簡單步驟
John Erick Baltazar - Globe telecom
課程 - Vertex AI
機器翻譯