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Temario del curso
Introducción a Vertex AI para aplicaciones móviles y web
- Resumen de las capacidades de Gemini en aplicaciones
- Vías de integración con Firebase y SDKs
- Casos de uso para IA embebida
Configuración del entorno de desarrollo
- Configuración y preparación del proyecto de Firebase
- Instalación y configuración de los SDKs de Vertex AI
- Laboratorio práctico: configuración del entorno
Incorporación de Gemini en las aplicaciones
- Llamada a las APIs de Gemini desde aplicaciones cliente
- Integración de capacidades de texto, imágenes y audio
- Laboratorio práctico: desarrollo de una función potenciada por Gemini
Manejo de entradas multimodales
- Captura y procesamiento de la entrada del usuario (voz, imagen, texto)
- Diseño de flujos de trabajo interactivos en aplicaciones con Gemini
- Laboratorio práctico: función de entrada multimodal
Despliegue y monitoreo de aplicaciones
- Despliegue de aplicaciones con IA a entornos de producción
- Monitoreo del rendimiento y el uso mediante 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: aseguramiento de una función de IA
Casos de estudio y mejores prácticas
- Ejemplos de Gemini en aplicaciones comerciales 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
- Familiaridad con el desarrollo de aplicaciones móviles o web
- Experiencia utilizando Firebase o SDKs de la nube
Audiencia objetivo
- Desarrolladores móviles
- Desarrolladores web
- Equipos de producto
14 Horas
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