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ナビゲーション、高度な状態、副作用を使用して、機能するアプリを作成する方法を学びます。

この Codelab では、Google Cloud の強力なツールとインフラストラクチャを使用して生成 AI エージェントを構築してデプロイする方法を学びます。基本的なコンセプトについて説明するとともに、最初のエージェントを稼働させるための初期手順について説明します。

この Codelab では、Trusted Space ソリューションを使用してアクセラレータで AI/ML ワークロードを実行する方法を学びます。

パスキーを利用し、安全で使いやすい認証処理を行えるようにします。

ウェブでパスキーを実装し、ユーザーが安全かつ簡単に認証できるようにしましょう。

Cloud Run は、フルマネージド プラットフォームで、Google のスケーラブルなインフラストラクチャ上で直接コードを実行できます。この Codelab では、Cloud Run 上の Next.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL データベースに接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。

この Codelab では、性別、年齢層、インプレッション時刻、ブラウザの種類といった要素と、ユーザーが広告をクリックする確率との相関性の度合いを、ロジスティック回帰によって理解する方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。

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この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、以下が必要です。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。

この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。 前のステップで作成した一時テーブルに対して、次のクエリを実行します。開始日と終了日は一時テーブル内のデータから自動的に推測されるため、指定しなくても問題ありません。 行

この Codelab では、ウェブアプリを不正アクセスから保護する方法を学びます。

この Codelab では、TFLite モデルをデプロイしてユーザーごとにアプリをパーソナライズし、アプリ内購入を最適化する方法について学びます。

ナビゲーション、高度な状態、副作用を使用して、機能するアプリを作成する方法を学びます。

この Codelab では、Google Cloud の強力なツールとインフラストラクチャを使用して生成 AI エージェントを構築してデプロイする方法を学びます。基本的なコンセプトについて説明するとともに、最初のエージェントを稼働させるための初期手順について説明します。

この Codelab では、Trusted Space ソリューションを使用してアクセラレータで AI/ML ワークロードを実行する方法を学びます。

パスキーを利用し、安全で使いやすい認証処理を行えるようにします。

ウェブでパスキーを実装し、ユーザーが安全かつ簡単に認証できるようにしましょう。

Cloud Run は、フルマネージド プラットフォームで、Google のスケーラブルなインフラストラクチャ上で直接コードを実行できます。この Codelab では、Cloud Run 上の Next.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL データベースに接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。

この Codelab では、性別、年齢層、インプレッション時刻、ブラウザの種類といった要素と、ユーザーが広告をクリックする確率との相関性の度合いを、ロジスティック回帰によって理解する方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。

この Codelab では、性別、年齢層、インプレッション時刻、ブラウザの種類といった要素と、ユーザーが広告をクリックする確率との相関性の度合いを、ロジスティック回帰によって理解する方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。

この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、以下が必要です。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。

この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。 前のステップで作成した一時テーブルに対して、次のクエリを実行します。開始日と終了日は一時テーブル内のデータから自動的に推測されるため、指定しなくても問題ありません。 行

この Codelab では、ウェブアプリを不正アクセスから保護する方法を学びます。

この Codelab では、TFLite モデルをデプロイしてユーザーごとにアプリをパーソナライズし、アプリ内購入を最適化する方法について学びます。

この Codelab では、FCM HTTP v1 API を使用して、複数のプラットフォームで実行されているアプリにプッシュ通知を送信します。Flutter を使用してアプリをビルドし、Android、iOS、ウェブでシームレスに動作させます。

この Codelab では、Firebase と TensorFlow Lite を使用してテキスト分類を実装する方法を学びます。

App Attest と Firebase App Check を使用すると、バックエンド サービスを保護し、Firebase サービスに対するリクエストが正規のアプリから送信されたリクエストであることを確認できます。 通常、割り当て上限に達しないように、App Attest サービスにユーザーを段階的にオンボーディングすることをおすすめします。詳細については、Apple の アプリ構成証明サービスの使用準備 に関するドキュメントをご覧ください。 「 バージョン

この Codelab では、Firebase Performance Monitoring をサンプルアプリに追加して、機能のロールアウト中にパフォーマンスを測定する方法について学習します。

Firebase App Check は、リクエストが正規のアプリとデバイスから送信されていることを確認することで、請求詐欺やフィッシングなどの不正行為からバックエンド リソースを保護します。Firebase サービスとお客様のバックエンド サービスの両方と連携して、リソースを安全に保ちます。 Firebase App Check について詳しくは、Firebase のドキュメントをご覧ください。 App Check

Firebase を Next.js アプリと統合する方法について説明します。

ナビゲーション、高度な状態、副作用を使用して、機能するアプリを作成する方法を学びます。

この Codelab では、Google Cloud の強力なツールとインフラストラクチャを使用して生成 AI エージェントを構築してデプロイする方法を学びます。基本的なコンセプトについて説明するとともに、最初のエージェントを稼働させるための初期手順について説明します。

この Codelab では、Trusted Space ソリューションを使用してアクセラレータで AI/ML ワークロードを実行する方法を学びます。

パスキーを利用し、安全で使いやすい認証処理を行えるようにします。

ウェブでパスキーを実装し、ユーザーが安全かつ簡単に認証できるようにしましょう。

Cloud Run は、フルマネージド プラットフォームで、Google のスケーラブルなインフラストラクチャ上で直接コードを実行できます。この Codelab では、Cloud Run 上の Next.js アプリケーションを Cloud SQL for PostgreSQL データベースに接続する方法について説明します。 このラボでは、次の方法について学びます。 ターミナルで、API を有効にします。 承認を求められたら、[ 承認 ] をクリックして続行します。

この Codelab では、性別、年齢層、インプレッション時刻、ブラウザの種類といった要素と、ユーザーが広告をクリックする確率との相関性の度合いを、ロジスティック回帰によって理解する方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。

この Codelab では、性別、年齢層、インプレッション時刻、ブラウザの種類といった要素と、ユーザーが広告をクリックする確率との相関性の度合いを、ロジスティック回帰によって理解する方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。

この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、以下が必要です。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。

この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。 この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーン データが必要になります。 次のクエリを実行します。 テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。 前のステップで作成した一時テーブルに対して、次のクエリを実行します。開始日と終了日は一時テーブル内のデータから自動的に推測されるため、指定しなくても問題ありません。 行

この Codelab では、ウェブアプリを不正アクセスから保護する方法を学びます。

この Codelab では、TFLite モデルをデプロイしてユーザーごとにアプリをパーソナライズし、アプリ内購入を最適化する方法について学びます。

この Codelab では、FCM HTTP v1 API を使用して、複数のプラットフォームで実行されているアプリにプッシュ通知を送信します。Flutter を使用してアプリをビルドし、Android、iOS、ウェブでシームレスに動作させます。

この Codelab では、Firebase と TensorFlow Lite を使用してテキスト分類を実装する方法を学びます。

App Attest と Firebase App Check を使用すると、バックエンド サービスを保護し、Firebase サービスに対するリクエストが正規のアプリから送信されたリクエストであることを確認できます。 通常、割り当て上限に達しないように、App Attest サービスにユーザーを段階的にオンボーディングすることをおすすめします。詳細については、Apple の アプリ構成証明サービスの使用準備 に関するドキュメントをご覧ください。 「 バージョン

この Codelab では、Firebase Performance Monitoring をサンプルアプリに追加して、機能のロールアウト中にパフォーマンスを測定する方法について学習します。

Firebase App Check は、リクエストが正規のアプリとデバイスから送信されていることを確認することで、請求詐欺やフィッシングなどの不正行為からバックエンド リソースを保護します。Firebase サービスとお客様のバックエンド サービスの両方と連携して、リソースを安全に保ちます。 Firebase App Check について詳しくは、Firebase のドキュメントをご覧ください。 App Check

Firebase を Next.js アプリと統合する方法について説明します。

この Codelab では、Swift で iOS の Firebase プラットフォームを使用する方法について学習します。

この Codelab では、Cloud Firestore と Cloud Functions を使用してリーダーボードを構築します。

Firebase で Flutter モバイルアプリを作成する方法を学びます。

この Codelab では、SKAd Network コンバージョン値スキーマを設定するために収益バケットを作成する方法の例を紹介します。

この Codelab では、Firebase と TensorFlow Lite を使用してテキスト分類を実装する方法を学びます。

Firebase Extensions と Gemini API を使用して、パーソナライズされたおすすめなどの AI を活用した機能を備えたウェブアプリを作成する方法を学びます。

この Codelab では、Firebase A/B Testing を使用して最初の Firebase In-App Messaging テストを作成します。

この Codelab では、Unity ゲームで Remote Config A/B テストを使用する方法について学習します。

この Codelab では、Angular ライブラリの最新版である AngularFire を使用して、リアルタイムの共同マップを含む旅行ブログを作成します。最終的なウェブアプリは、旅行した各場所に画像をアップロードできる旅行ブログで構成されます。 AngularFire はウェブアプリの構築に使用し、Emulator Suite はローカルテストに使用します。Authentication はユーザーデータの追跡に使用し、Firestore と Storage

この Codelab では、ジオハッシュ化用の Firebase 拡張機能を作成します。この入門用 Codelab では、既存の Cloud Functions の関数を Firebase Extensions に変換する方法を学びます。Firebase Extensions は、数百万人ものデベロッパーに簡単に配布でき、Firebase プロジェクトの拡張に役立ちます。

Remote Config を使用して Unity ゲームを計測する方法

ブロッキング関数を使用して多要素認証を実装し、カスタム認証要件を作成する方法について学びます。