最先端のエージェント テクノロジーと Google Cloud を使用して、マラソンの計画と開催を検討している都市のシミュレーションを作成する方法について説明します。

Angular、PhaserJS、Gemini、Gemma を使用して、バイブコーディングとエージェント キャラクターに焦点を当てた AI 搭載の教育ゲームを作成する方法について説明します。

Jetpack Compose を使用して美しい UI を実現し、Gemini と Firebase のパワーで AI 駆動の機能を実現し、CameraX を使用してシームレスなカメラ エクスペリエンスを実現する、最新の Android アプリで自撮り写真と AI を使用して自分を Androidify しましょう。このアプリは、さまざまなデバイスに対応できるように設計されています。

Genkit エージェント、ベクトル検索、検索拡張生成（RAG）を使用して、Next.JS フロントエンドと SQL データベースおよび Firebase Data Connect バックエンドを組み合わせたフルスタック アーキテクチャを試して、インテリジェントなデータドリブン レスポンスを実現します。

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。Gemini、Functions、Firestore バックエンドを Firebase Hosting の Angular と PhaserJS に統合するアーキテクチャについて説明します。

Firebase と Google Cloud を使用してエージェント 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めることができる Genkit 搭載のエージェントについて説明します。

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、GenKit と Flutter に基づくアーキテクチャについて説明します。

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について説明します。

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 Google Gen AI SDK を使用して、ウェブアプリ向けの生成 AI のプロトタイプを作成する方法について説明します。

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 モデルのマルチモーダル機能を使用して HTML ドキュメントと画像ファイルを分析し、NodeJS スクリプトでウェブページにアクセス可能な説明を追加する方法について説明します。

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について説明します。

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について説明します。

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について説明します。