デベロッパー ソリューションとアーキテクチャ
Living Canvas: 生成 AI を活用したウェブベースのパズルゲーム
Gemini、Imagen、Veo を使用して、ユーザーの描画にリアルタイムで応答する動的なウェブ エクスペリエンスを構築します。Firebase Hosting で Gemini、Functions、Firestore バックエンドを Angular および PhaserJS と統合するアーキテクチャについて説明します。
AI Barista: エージェント アプリのエンドツーエンド アーキテクチャ
Firebase と Google Cloud を使用して、エージェント型のエクスペリエンスを構築します。マルチモーダル ユーザー入力に応答し、ツール呼び出しを使用して複雑なタスクをオーケストレートし、人間参加型フローを含む Genkit を活用したエージェントについて説明します。
Compass: エージェントを搭載した生成 AI による旅行プランニング アプリ
GenKit と Flutter ベースのアーキテクチャについて説明します。このアーキテクチャは、AI 入力を検索拡張生成（RAG）とシームレスに統合するマルチプラットフォーム アプリを構築するためのものです。
Android 向け AI 搭載の食事準備アプリを構築する
Android Studio、Firebase、Google テクノロジーで Gemini を使用して、魅力的な Android アプリを構築する方法を学びます。
Gemini API、Flutter、Firebase を使用したマルチプレイヤー クロスワード
Google のエンジニアリング チームが Gemini、Flutter、Firebase を使用してマルチプレイヤー クロスワードを作成した方法について説明します。
Gemini API とウェブアプリを使ってみる
Gemini API と Google Gen AI SDK を使用して、ウェブアプリ用の生成 AI のプロトタイプを作成する方法を学びます。
Gemini と Gemma を使用したゲーム開発における生成 AI
Gemini AI と Gemma モデルを使用して、プリプロダクションからゲーム内ソリューションまで、ゲーム開発のさまざまな段階で生成 AI を使用する方法について説明します。
Gemini Pro Vision モデルによる画像理解、マルチモーダル プロンプト、アクセシビリティ
Gemini モデルのマルチモーダル機能を使用して、NodeJS スクリプトのウェブページにアクセシビリティ対応の説明を追加する目的で、HTML ドキュメントと画像ファイルを分析する方法について説明します。
Python、Cloud Run、Cloud SQL、Firebase を使用したサーバーレスの e コマース ウェブアプリ
Django と Cloud Run バックエンド、Cloud SQL データ ストレージ、Firebase を使用して、最新のサーバーレス e コマース ウェブアプリを構築する方法を学習します。
Kubernetes を使用したマイクロサービス ベースの e コマース ウェブ アプリケーション
Kubernetes でマイクロサービスを使用して、分散型のスケーラブルな e コマース ウェブアプリを構築する方法を学習します。
Cloud Run を使用した最新の 3 階層アーキテクチャのウェブ アプリケーション
Cloud Run 上で動作し CloudSQL データベースを使用する Golang バックエンドで多層構造のウェブ アプリケーションを構築する方法を学びます。