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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 de IA integrada
Configuración del entorno de desarrollo
- Configuración y ajuste del proyecto de Firebase
- Instalación y configuración de los SDK de Vertex AI
- Laboratorio práctico: configuración del entorno
Integración de Gemini en las aplicaciones
- Llamadas a las API de Gemini desde aplicaciones del lado del cliente
- Integración de capacidades de texto, imágenes y audio
- Laboratorio práctico: construcción de una función con potencia de Gemini
Manejo de entradas multimodales
- Captura y procesamiento de entradas del usuario (voz, imagen, texto)
- Creación de flujos de trabajo interactivos en la aplicación con Gemini
- Laboratorio práctico: función de entrada multimodal
Despliegue y monitoreo de la aplicación
- Despliegue de aplicaciones con funciones de IA a producción
- Monitoreo del rendimiento y el uso con Firebase
- Laboratorio práctico: despliegue y prueba de aplicaciones
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
- Mejores prácticas para el manejo de datos en funciones de IA
- Privacidad del usuario y consentimiento en las aplicaciones
- Laboratorio práctico: protección de una función de IA
Estudios de caso y mejores prácticas
- Ejemplos de Gemini en aplicaciones de consumo y empresariales
- Lecciones aprendidas de implementaciones del mundo real
- Mejores prácticas para funciones de IA escalables en aplicaciones
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en JavaScript, Kotlin o Swift
- Conocimiento del desarrollo de aplicaciones móviles o web
- Experiencia utilizando Firebase o SDK de servicios en la nube
Público objetivo
- Desarrolladores móviles
- Desarrolladores web
- Equipos de producto
14 Horas
Testimonios (1)
pasos sencillos en ML
John Erick Baltazar - Globe telecom
Curso - Vertex AI
Traducción Automática