En este codelab, se explica cómo compilar un chatbot de recomendación de películas potenciado por la IA generativa. Aprenderás a crear un gráfico de conocimiento con Neo4j, a generar incorporaciones de vectores con los modelos de incorporación de texto de Vertex AI y a compilar un chatbot conversacional potenciado por Gemini que aproveche la búsqueda semántica para sugerir películas relevantes en función de consultas en lenguaje natural.

Aplica los conceptos de los elementos componibles básicos de IU para implementar pantallas para los problemas dados.

Obtén información sobre cómo conectar a tus usuarios entre sí, incluso cuando no hay Internet disponible

Obtén información para mejorar aún más la arquitectura de la app de Mars Photos separando las llamadas de red en un repositorio.

Aprende a probar el ViewModel para verificar la precisión, el comportamiento funcional y la usabilidad de tu app.

Aprende los conceptos básicos de Compose para TV y crea dos pantallas que suelen estar disponibles en apps para TV.

Aprende a usar bibliotecas desarrolladas por la comunidad para conectarte a un servicio web para recuperar y mostrar datos en tu app de Compose en Kotlin para Android. Además, obtén información para manejar posibles errores de red.

Obtén información sobre cómo agregar una función simple de la API de Gemini a una app para Android con Vertex AI para Firebase.

Aprende a crear tu primera app para Android.

Descubre por qué las variables son útiles en la programación y cómo definirlas y actualizarlas en tu código Kotlin.

Crea a partir de los conceptos de Material Design para generar una lista de superhéroes con animaciones simples.

Obtén información sobre el estado y cómo puedes usarlo y manipularlo con Jetpack Compose.

Descubre cómo habilitar la función para arrastrar y soltar en tus vistas junto con el uso de DragHelper y DropHelper dentro y fuera de la app.

En este codelab, compilarás una app de salud y fitness que admite la lectura y escritura en Health Connect.

Con la llegada de Android 12L y la disponibilidad de nuevos factores de forma (como dispositivos plegables) y modos de visualización como multiventana y varias pantallas, se desafiaron muchas suposiciones con respecto a la relación entre la salida de la cámara y la superficie.

Obtén información para agregar temas de Material a una app, incluidos color, forma y tipografía.

Aprende a habilitar la función de arrastrar y soltar con modificadores en Compose.

Aprende a usar la nulabilidad en Kotlin.

Aprende a crear un tema y una marca accesibles y personalizados con Material 3.

Aplica los conceptos básicos del lenguaje de programación Kotlin para resolver los problemas presentados.

Compila sobre los conceptos de Material Design para crear una lista de superhéroes con una lista y animaciones simples.

La incorporación de actividades permite que las apps basadas en ellas admitan diseños de dos paneles en pantallas grandes sin refactorizar el código. Solo debes agregar algunas dependencias, crear un archivo de configuración XML, implementar un inicializador y agregar algunos elementos al manifiesto de la app. O bien, si prefieres trabajar en código, puedes realizar algunas llamadas a la API de Jetpack desde el método onCreate() de la actividad principal. En este codelab, usarás los enfoques de desarrollo de XML y API para actualizar una app basada en actividades a un diseño de lista-detalles de dos paneles.

Aprende a agregar un botón de acción, configurar las acciones del teclado y usar un elemento Switch componible.

Obtén información para adaptar tu app a nuevos factores de forma, como dispositivos plegables y con pantallas dobles, con la biblioteca Jetpack WindowManager.

En este codelab, aprenderás a usar la nueva función de incorporación de actividades para mejorar la experiencia de la app en pantallas grandes. Estas funciones incluyen la expansión de paneles, la presentación superpuesta, la atenuación de diálogos en pantalla completa y el anclaje de pilas de actividades.

La API de WorkManager para Android simplifica el trabajo en segundo plano. WorkManager puede crear tareas que se pueden consultar, volver a usar y encadenar. WorkManager es el programador de tareas recomendado en Android. En este codelab, aprenderás todos los detalles sobre WorkManager y cómo escribir desde proyectos simples hasta trabajos en cadena más complejos.

Obtén información para crear una app para Android que muestre tu tarjeta de presentación.

Aprende a desarrollar tus apps para que admitan teclados y dispositivos apuntadores, como el mouse y el panel táctil, con Compose.

Obtén información para agregar una animación de resorte simple a tu app de Compose.

Aplica lo que aprendiste sobre el comportamiento de clics en botones para compilar una app.

Obtén información para probar la accesibilidad de una app.

Cambia el ícono de la app de Affirmations.

En este codelab, usarás variantes de compilación para crear una versión predeterminada ("demostración") y una versión premium ("completa") de la app de DiceRoller.

Obtén más información para compilar una app simple con funciones de componibilidad.

En este codelab, aprenderás a crear tu propia tarjeta para Wear OS. Usarás Tiles Material Components, una biblioteca que facilita la compilación de una IU que cumple con los lineamientos de Material Design, y obtendrás una vista previa de tus tarjetas en Android Studio a medida que avanzas en el desarrollo.

En este codelab, agregarás instrucciones de registro a la app de TwoActivities y observarás cambios en el ciclo de vida de la actividad. Trabajarás con estos cambios y explorarás cómo controlar la entrada del usuario en estas condiciones.

En este codelab, aprenderás a migrar partes de una pantalla del sistema de View a Jetpack Compose.

En este codelab, aprenderás a transferir tus conocimientos de Compose a wearables con el nuevo Compose para Wear OS. Al final, habrás creado elementos componibles simples y avanzados en una app para reloj.

En este codelab, aprenderás a medir el tiempo de inicio y la latencia de fotogramas de la app con Jetpack Macrobenchmark.

Tiempo estimado para completar la actividad: De 1 a 2 horas Hay 2 modos para realizar este codelab: Pruebas locales o Servicio de agregación. El modo de pruebas locales requiere una máquina local y el navegador Chrome (no se crean ni usan recursos de

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En este documento, se detalla un método para encontrar videos de YouTube que permitan identificar contenido y creadores adecuados para la promoción de marcas. Usa la API de YouTube Data para recopilar datos de video y Vertex AI de Google Cloud Platform con el modelo Gemini para analizarlos.

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En este codelab, aprenderás a compilar un asistente de chat que también pueda entender los documentos o las imágenes que subas. La app en sí contiene 2 tipos de servicios: frontend y backend, en los que usarás Gradio para crear el frontend y FastAPI para el backend y, luego, hacer que se comuniquen entre sí. En este lab, aprenderás cómo se transportan los archivos subidos entre los servicios y qué metadatos es necesario reenviar a Gemini para comprender los datos multimodales.

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En este codelab, crearás una app de búsqueda contextual de posturas de yoga basada en el conocimiento, diseñada para responder las preguntas de los usuarios sobre posturas de yoga que coincidan con sus preguntas. También permite realizar tareas administrativas, como crear y editar posturas de yoga.

Desarrollar un sistema funcional de asistente de enseñanza potenciado por IA llamado “Aidemy” en Google Cloud Platform, que muestre el poder de los sistemas multiagentes. Adquiere experiencia práctica en el diseño, la compilación y la implementación de un sistema complejo de varios agentes en Google Cloud, domina los conceptos clave en el desarrollo de aplicaciones de LLM y comprende los beneficios de las arquitecturas basadas en eventos.

Aprende a mejorar y proteger tu integración de nube a nube mediante rasgos de dispositivos personalizables y la autenticación de dos factores.

Bitbucket: Automatización de revisión de código con IA generativa

Implementación de historias de usuario de JIRA con IA generativa

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En este codelab, crearás una aplicación de Búsqueda de vectores basada en RAG diseñada para encontrar juguetes que coincidan con la búsqueda de los clientes (a través de textos e imágenes), crear juguetes personalizados según la solicitud del usuario y predecir el precio del juguete creado a medida con AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j y GenAI Toolbox para bases de datos.

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Aprende a integrar Firebase con una app de Next.js.

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En este codelab, aprenderás a agregar Firebase Performance Monitoring a una app de ejemplo y a medir el rendimiento durante el lanzamiento de una función.

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Aprende a enviar mensajes a tus usuarios con Firebase Cloud Messaging y los mensajes desde la app de Firebase.

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En este codelab, aprenderás a realizar llamadas de servidor a servidor para enviar eventos a GA4 con el Protocolo de medición.

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Aprende a implementar la autenticación de varios factores y a crear requisitos de autenticación personalizados con funciones de bloqueo

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En este codelab, compilarás una app de ejemplo y aprenderás a medir el tiempo de carga y la renderización de la pantalla con Firebase Performance Monitoring.

En este codelab, configurarás Firebase Performance Monitoring en una app web y aprenderás a usarlo para asegurarte de que tu app funcione bien para los usuarios finales.

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En este codelab, aprenderás a agregar Firebase Authentication a una app de Flutter con solo unas pocas líneas de código.

En este codelab, migrarás una app web de Firebase existente al nuevo SDK modular de Firebase JS para eliminar el código que no usas y hacer que la app se cargue rápidamente.

En este codelab, crearás una instancia de Spanner y realizarás una búsqueda de similitud en incorporaciones vectoriales con la búsqueda de vectores integrada de Spanner y la integración con modelos de Vertex AI.

En este instructivo, aprenderás a configurar y validar las canalizaciones de Vertex AI de Private Service Connect.

En este codelab, aprenderás a implementar AlloyDB Omni en un clúster de GKE, implementar un modelo de I en el mismo clúster, registrar el modelo en AlloyDB Omni y hacer que funcionen juntos.

En este codelab, aprenderás a implementar AlloyDB Omni en una VM de procesamiento, cargar datos y usar el motor de columnas de AlloyDB para mejorar el rendimiento.

En este codelab, aprenderás a usar la IA de AlloyDB en combinación con la búsqueda de vectores y a crear un índice en los datos de vectores.

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Las imágenes representan más del 60% de los bytes necesarios en promedio para cargar una página web. Con AVIF, puedes reducir el tamaño de tus imágenes y hacer que tu sitio web se cargue más rápido. AVIF es un formato de imagen derivado del flujo de

En este codelab, aprenderás a crear un Private Service Connect para AlloyDB.

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Aprende a compilar una app web con Firebase Data Connect y GraphQL

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Aprende a usar la API de Activity Recognition Transition para crear funciones contextuales potentes en tu app

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En este codelab, compilarás una app para Android con ML Kit que usa el aprendizaje automático integrado en el dispositivo para reconocer, identificar el idioma y traducir texto de entre 59 idiomas. También aprenderás a integrar la biblioteca de CameraX para realizar estas tareas desde un feed de cámara en tiempo real.

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En este lab, aprenderemos a proteger el Servicio de transferencia de datos de BigQuery con los Controles del servicio de VPC mientras transferimos datos de Cloud Storage a un conjunto de datos de BigQuery. Luego, protegemos Cloud Storage y repetimos

Aprende a usar la Búsqueda de vectores de Firestore

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En este codelab, agregarás funcionalidad a una app web de mercado en línea con Extensiones de Firebase.

Implementar una aplicación web por primera vez puede ser intimidante. Incluso después de la primera implementación, si el proceso requiere demasiado trabajo, es posible que evites implementar versiones nuevas de tu aplicación. Con la implementación

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Aprende a ejecutar una tarea de Cloud Run según un programa dentro de un perímetro de VPC SC con Cloud Scheduler y un servicio de Cloud Run

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En este codelab, aprenderás a llamar a los métodos de la API de Cloud Storage JSON con el SDK de ABAP para Google Cloud y a subir un archivo.

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En este codelab, aprenderás a llamar a los métodos de la API de Translation con el SDK de ABAP.

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Aprende a codificar, implementar y depurar Cloud Functions para Node.js desde Visual Studio Code en tu máquina local.

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En este codelab, compilarás una aplicación de chat basada en el conocimiento que se diseñó para responder preguntas de los clientes, guiar el descubrimiento de productos y adaptar los resultados de la búsqueda para un conjunto de datos de comercio electrónico.

En este codelab, aprenderás a validar una aplicación web con la Verificación de aplicaciones de Firebase y reCAPTCHA antes de realizar solicitudes a la API de Places.

En este instructivo, aprenderás a entrenar y ejecutar un modelo con vLLM en GKE a través de un DAG de Airflow.

En este codelab, aprenderás a usar Private Service Connect para acceder a las APIs de Google regionales. En este codelab, se explicará cómo configurar un grupo de extremos de red de PSC como backend con un balanceador de cargas de aplicaciones interno.

En este codelab, aprenderás a aprovechar la función de imagen de contenedor firmada para mejorar la usabilidad de Confidential Space.

En este codelab, aprenderás sobre la función de asignación de puertos para Private Service Connect. Aprenderás por qué es útil, cuándo usarla y cómo configurarla en tu entorno como productor de servicios.

En este codelab, compilarás un agente digital en Python en la plataforma de conversación Business Messages para extender el agente de la parte 1 de la serie. Además, agregaremos puntos de conversación significativos y presentaremos una experiencia de búsqueda de inventario.

En este codelab, compilarás un agente digital en Python en la plataforma de conversación Business Messages. Te explicará cómo usar nuestras API y Business Communications Developer Console para crear un agente digital que responda a preguntas específicas.

En este codelab, aprenderás sobre el ciclo de vida de la actividad y los registros.

Aprende a compilar una app interactiva de Dice Roller que les permita a los usuarios lanzar un dado y, luego, mostrar el resultado.

En este codelab, aprenderás a migrar partes de una pantalla del sistema de View a Jetpack Compose.

Aprende a usar arrays y colecciones, lo que incluye las listas, los conjuntos y los mapas.

Aprende a usar clases y objetos en Kotlin.

En el Playground de Kotlin, aprende a usar corrutinas de Kotlin para escribir código asíncrono.

En este codelab, aprenderás a exponer tus datos a complicaciones de cara de reloj, teniendo en cuenta las prácticas recomendadas de la plataforma.

Aprende a usar corrutinas de Kotlin dentro de una app para Android y a probarlas.

En este codelab, aprenderás a realizar pruebas de las IU que creas con Jetpack Compose. Escribirás tus primeras pruebas, a la vez que aprendes sobre las pruebas aisladas, las pruebas de depuración, los árboles semánticos y la sincronización.

Aprende a implementar técnicas avanzadas que permiten una experiencia de última generación con la pluma stylus en una app para Android.

En este codelab, realizarás cambios en una app para brindar una mejor experiencia del usuario cuando se ejecute en un dispositivo administrado con un perfil de trabajo.

En este codelab, aprenderás a agregar animaciones de atrás predictivo a la app de SociaLite.

Cómo agregar una lista desplazable a la app de Affirmations

Vulkan es una API gráfica moderna y de alto rendimiento. Proporciona accesibilidad de bajo nivel a la GPU y optimiza la implementación de diversas maneras, pero es difícil de usar. La alternativa, OpenGL ES, era más sencilla, pero tenía menos funciones y menor rendimiento ya que se basa en arquitectura de hardware heredada. OpenGL ES dejó de estar disponible en la mayoría de las demás plataformas y no se seguirá desarrollando. En Android, tenemos pensado dejar de usar OpenGL ES y pasar a Vulkan, y necesitamos preparar a los desarrolladores para la transición.

Aprende a adaptar tu app a pantallas grandes con la implementación de uno de los patrones de diseño canónicos.

Aprende a usar arrays y colecciones, lo que incluye las listas, los conjuntos y los mapas.

En este codelab, aprenderás conceptos avanzados de estado y efectos secundarios de Jetpack Compose. Verás cómo crear un contenedor de estado para elementos componibles con estado complejos, cómo crear corrutinas y llamar a funciones de suspensión a partir del código de Compose, y cómo activar efectos secundarios para lograr diferentes casos de uso.

En este codelab, aprenderás a usar algunas APIs de Animation de Compose.

En este codelab, aprenderás a crear y probar experiencias atractivas con apps para usar en dispositivos con el SO Android Automotive mientras el vehículo está estacionado. Aprenderás a aprovechar al máximo la amplia variedad de pantallas de los automóviles y a permitir que los usuarios controlen la reproducción de contenido en varias situaciones únicas de los vehículos con mecanismos estándar de Android.

Cómo solicitar un permiso de ubicación en Android 1

En este codelab, aprenderás a usar un ViewModel, uno de los componentes de la arquitectura. Implementarás un ViewModel para retener el estado de la app durante los cambios de configuración.

El propósito de este codelab es demostrar los temas de Jetpack Compose con las nuevas implementaciones de Material Design 3 y Material You.

Aprenderás a registrar la API de sueño para Android a fin de obtener los elementos SleepSegmentEvents y SleepClassifyEvents.

A lo largo de los años, los dispositivos Android evolucionaron para incluir una gran variedad de tamaños, formas y pantallas, entre otras características. Sin embargo, desde el principio, tomar fotos con el teléfono ha sido uno de los casos de uso más importantes. En la actualidad, las funciones de cámara siguen siendo una de las principales razones por las que los consumidores compran un teléfono.

Este codelab es una continuación de API de Google Pay para la Web 101: Conceptos básicos y se basa en el código escrito en ese codelab. Para completar este codelab, asegúrate de completar primero ese. Esta es una breve descripción general de

Obtén información para enviar y descubrir mensajes con la API de Nearby Messages

En este codelab, aprenderás los aspectos básicos de Compose.

En este codelab, conocerás las prácticas recomendadas para compilar Ver a continuación para películas y episodios de TV.

Con la API de Ongoing Activity en Wear, los desarrolladores pueden atraer a los usuarios desde la cara del reloj y el selector de aplicaciones con una cantidad mínima de código, y permitir que esos usuarios vuelvan a la app para realizar actividades importantes con solo presionar una vez.

En este codelab, aprenderás sobre la capa de datos en la arquitectura de la app para Android. Crearás repositorios, modelos de datos y fuentes de datos para leer datos y escribirlos en una base de datos local y en un servicio de red.

Aprende a agregar un botón de acción, configurar las acciones del teclado y usar un elemento Switch componible.

En este codelab, aprenderás a implementar diseños reales con elementos componibles y modificadores que Compose proporciona de forma predeterminada.

En este codelab, aprenderás cómo lograr que tu app de Compose sea más accesible. Descubre cómo aumentar los objetivos táctiles, agregar descripciones de contenido, etiquetas de clics, acciones personalizadas y mucho más.

Aprende a crear una app para Android que muestre tu propio espacio de arte.

Para que tu app se ejecute con más rapidez, analiza los registros del sistema y corrige las causas comunes de retraso.

Descubre cómo cumplir con los requisitos borde a borde de Android 15.

Última actualización: 06/05/2022 Cronet es la pila de red de Chromium que está disponible para las apps de Android como una biblioteca. Cronet aprovecha las múltiples tecnologías que reducen la latencia y aumentan la capacidad de procesamiento de las

En este codelab, integrarás la biblioteca de Paging en una app que muestra una lista. La biblioteca de Paging te ayuda a cargar y mostrar páginas de datos de un conjunto de datos más grande desde el almacenamiento local o la red.

En este codelab, aprenderás a administrar el estado para compilar aplicaciones ricas e interactivas de Compose.

En este codelab, explorarás la configuración de seguridad de red de Android y descubrirás dificultades comunes para establecer comunicaciones de red seguras.

Android lanzó muchas funciones de privacidad individuales en las últimas versiones, y nos entusiasma que las adoptes en tus apps. Este codelab buscará vincular funciones de privacidad individuales y mostrarle al desarrollador cómo puede obtener información sobre el acceso de su app a datos privados del usuario y adoptar prácticas recomendadas de privacidad en una app existente en ejecución.

En este codelab, se muestra cómo usar Gemini Code Assist para implementar Material Design en un sitio web. Una vez que se implemente Material Design, iterarás el diseño y harás cambios para mejorar la experiencia del usuario y agregar funcionalidad.

Accede a Gemini desde una VM a través del SDK de Python y el extremo de PSC

En este codelab, usarás Vertex AI Conversation para crear, configurar y, luego, implementar un agente de almacén de datos y una app de chat que respondan las preguntas de los clientes sobre los productos en Google Store.

En este codelab, aprenderás cuál es el modelo gecko@003 y un caso de uso real para su aplicación.

Este es un codelab interactivo para aprender a medir la interacción con la siguiente pintura (INP) con la biblioteca web-vitals. El código se encuentra en el repositorio de web-vitals-codelabs. En este codelab, se usa Gastropodicon (un sitio de

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Cloud Function que demuestra cómo procesar un archivo subido a Google Cloud Storage y realizar resúmenes con la API PaLM de Vertex AI en el contenido.

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Crearemos un modelo de predicción de la puntuación de una película usando solo SQL con BigQuery ML

Crearemos un modelo de predicción de la puntuación de una película con AutoML de Vertex AI, lo implementaremos en un extremo de API y activaremos la API de predicción desde Cloud Functions en Java.

En este codelab, demostraremos cómo Gemini 1.0 Pro simplifica las aplicaciones de administración de datos maestros, como el enriquecimiento y la anulación de duplicación, para los datos de citibike_stations disponibles en el conjunto de datos públicos de BigQuery.

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Automatización de la revisión de código con la IA generativa

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En este codelab, aprenderás a transformar los datos de tus encuestas en Formularios de Google con Dataprep y enviarlos a BigQuery para realizar un análisis más profundo.

En este codelab, demostraremos cómo se puede usar Gemini 1.5 Pro junto con AlloyDB y VertexAI para compilar una aplicación de búsqueda de patentes.

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En este codelab, aprenderás sobre los eventos para Cloud Run. De manera más específica, escucharás eventos de Cloud Pub/Sub, Registros de auditoría, Cloud Storage y Cloud Scheduler, y aprenderás a producir o consumir eventos personalizados.

En este codelab, aprenderás a implementar Django con componentes sin servidores: Cloud Run para el motor web, Cloud SQL para la base de datos y Cloud Build para los elementos multimedia.

Aprende a usar la clasificación de imágenes para detectar números escritos a mano en Android con MediaPipe.

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En este codelab, aprenderás a realizar un ajuste supervisado de un LLM con Vertex AI.

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Spring Native es un proyecto emergente que entrará en la línea principal en Spring 6.x y Spring Boot 3.x, lo que significa que ahora es el momento perfecto para familiarizarse con él unos meses antes de su lanzamiento.

Las técnicas de código fuente seguro son un conjunto de prácticas que pueden usarse para mejorar la seguridad del código fuente. Estas técnicas pueden ayudar a identificar y corregir vulnerabilidades en el código fuente, evitar el acceso no autorizado al código fuente y proteger el código fuente contra su modificación.

En este codelab, compilarás una app para Android con ML Kit que usa aprendizaje automático integrado en el dispositivo para detectar objetos en imágenes y, luego, permite a los usuarios realizar una búsqueda visual de productos.

Container Analysis proporciona análisis de vulnerabilidades y almacenamiento de metadatos para contenedores. El servicio de análisis realiza análisis de vulnerabilidades en imágenes de Artifact Registry y Container Registry. Luego, almacena los

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Protege el acceso y solicita el acceso de los usuarios para las aplicaciones que se ejecutan en CloudRun a través de Identity-Aware Proxy.

Prácticas fundamentales para implementar de forma segura en Cloud Run

Las vulnerabilidades de software son debilidades que pueden causar una falla accidental en el sistema o proporcionar a las personas que actúan de mala fe un medio para comprometer el software. Container Analysis proporciona dos tipos de análisis de

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Los productos de IA generativa son relativamente nuevos y los comportamientos de una aplicación pueden variar más que las formas anteriores de software. Por lo tanto, es importante probar los modelos de aprendizaje automático que se usan, examinar

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Obtén información sobre cómo transmitir de una cámara web a una pantalla Google Nest con la característica CameraStream y WebRTC.

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OpenTelemetry es el estándar de la industria para la observabilidad del sistema en seguimiento y métricas. Además, la generación de perfiles continua es la herramienta que permite identificar la información del último kilómetro para el ajuste del rendimiento. En este codelab, aprenderás a instrumentar tu aplicación con OpenTelemetry para seguimientos y con el agente de generador de perfiles, y cómo identificar el cuello de botella de los gráficos visualizados en Cloud Trace y Cloud Profiler.

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Conéctate a servicios locales a través de redes híbridas con Private Service Connect y el NEG híbrido con un balanceador de cargas HTTP(s) interno

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Aprende a usar las revisiones en las funciones de Cloud Run para realizar la división del tráfico, los lanzamientos graduales y las reversiones.

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El objetivo de este lab es explorar el NCC con intercambio de rutas dinámico con radios de VPC.

Conoce Google Cloud implementando un microservicio en Cloud Run y únete a una actividad virtual en la que tu microservicio arrojará arcoíris a otros microservicios, compitiendo para ganar. Podrás practicar la implementación de microservicios de Kotlin, Java, Go, Python o Node.js, además de aprender sobre contenedores y Cloud Run. Intenta obtener más puntos que otros aventureros mejorando continuamente tu algoritmo.

Aprende a implementar, escalar y actualizar tu sitio web con GKE.

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En este codelab, aprenderás a detectar interrupciones mediante la configuración de alertas automáticas en tu integración de casa inteligente.

Descubre las novedades de Gemini Code Assist Enterprise y cómo puede ayudar a tu organización a compilar con Google Cloud.

En este codelab, aprenderás a proteger el uso compartido de datos de varias partes y, al mismo tiempo, preservar la confidencialidad con Confidential Space. En este codelab, se explica cómo usar el Espacio confidencial con recursos protegidos que se alojan en otro lugar que no sea Google Cloud. Aprenderás a solicitar un token personalizado del servicio de certificación de Google proporcionando un nonce, un público y un tipo de token de PKI.

En este codelab, aprenderás a crear un Private Service Connect para CloudSQL.

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En este codelab, agregarás Cast Debugger Logger a tu app existente de Custom Web Receiver.

En este codelab, compilarás una aplicación de receptor web personalizada que usa la API de Cast Live.

En este codelab, compilarás una aplicación de receptor web personalizada que usa la API de pausas publicitarias de Cast.

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Aprende a agregar efectos de sonido, música de fondo y audio dinámico a los juegos con Flutter.

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En comparación con la API heredada de FCM, la API de HTTP v1 de FCM proporciona un modelo de autorización más seguro con tokens de acceso de corta duración. Los pasos para generar el token de acceso de la API de FCM v1 son muy diferentes de los pasos

Descubre cómo usar la nueva API de geoespacial de ARCore.

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Crearemos una app para recomendar y resumir libros con la IA generativa de Vertex AI (Gemini) en una Cloud Function como función remota de BigQuery.

En este codelab, usarás Vertex AI para generar un cuestionario de trivia de acuerdo con algunas especificaciones proporcionadas. Probarás el generador de cuestionarios en un entorno de desarrollador alojado en la nube y, luego, lo implementarás en Google Cloud Run para que esté disponible públicamente. Al final del lab, integrarás el generador de cuestionarios con una app completa.

Aprende a extender componentes de Material compilados previamente a componentes para cualquier framework web.

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En este codelab, compilarás una app para Android con ML Kit que usa aprendizaje automático integrado en el dispositivo para reconocer, identificar idiomas y traducir texto de entre 59 idiomas. También aprenderás a integrar la biblioteca de CameraX para completar estas tareas desde un feed de la cámara en tiempo real.

En este lab, usarás la función de co-hosting de modelos en Vertex AI para alojar varios modelos en la misma VM para realizar predicciones en línea. Aprenderás a hacer lo siguiente: El costo total de la ejecución de este lab en Google Cloud es de

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Este codelab se enfoca en la creación de una aplicación de extremo a extremo de Vertex AI Vision para supervisar situaciones de detección de colas en una tienda de venta minorista. Usaremos las estadísticas de ocupación de modelos especializados previamente entrenados. También aprenderás a crear una transmisión de video por Internet para transferir a la aplicación, a compilar e implementar la aplicación, a usar BigQuery para analizar el resultado de JSON del modelo y visualizar el resultado en Looker Studio.

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En este codelab, aprenderás a configurar la extensión de resumen del panel de Looker para el desarrollo local y a implementarla en producción.

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Compila una app sencilla con los componentes principales de Kotlin a fin de obtener información sobre los aspectos básicos sobre cómo usar componentes de Material para Android.

En este lab, aprenderás a crear, entrenar y ajustar tus propias redes neuronales convolucionales desde cero. Ahora, esto se puede hacer en minutos con la potencia de las TPU. También explorarás varios enfoques, desde un aprendizaje por transferencia muy simple hasta arquitecturas convolucionales modernas, como Squeezenet. En este lab, se incluyen las explicaciones teóricas necesarias sobre las redes neuronales y se trata de un buen punto de partida para los desarrolladores que están aprendiendo sobre el aprendizaje profundo. En este lab, se utiliza TensorFlow 2.

Las TPU son muy rápidas, y la transmisión de datos de entrenamiento debe mantenerse a la par con su velocidad de entrenamiento. En este lab, aprenderás a cargar datos de GCS con la API de tf.data.Dataset para alimentar tu TPU.

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En este codelab, aprenderás a configurar y validar el acceso IPv6 a las APIs de Google desde hosts locales

En este lab, aprenderás a compilar un clasificador de Keras. En lugar de tratar de descubrir la combinación perfecta de capas de red neuronal para reconocer flores, primero usaremos una técnica llamada aprendizaje por transferencia para adaptar un potente modelo previamente entrenado a nuestro conjunto de datos. En este lab, se incluyen las explicaciones teóricas necesarias sobre las redes neuronales y se trata de un buen punto de partida para los desarrolladores que están aprendiendo sobre el aprendizaje profundo.

En este lab, aprenderás sobre la arquitectura convolucional moderna y usarás tus conocimientos para implementar un convnet sencillo pero eficaz llamado “squeezenet”. En este lab, se incluyen las explicaciones teóricas necesarias sobre las redes neuronales convolucionales y se trata de un buen punto de partida para los desarrolladores que están aprendiendo sobre el aprendizaje profundo.

En este codelab, obtendrás experiencia práctica con un patrón de arquitectura de uso general para lograr escalamiento y resiliencia mientras se manejan datos en tiempo real. Compilarás un dispositivo de IoT (Raspberry Pi) que mida datos meteorológicos y, luego, crearás una canalización de datos que incluya una cola de mensajes, una función sin servidores, un almacén de datos basado en la nube y un panel de estadísticas con Google Cloud Platform.

Compila el sistema de movimiento de Material en la app de Reply usando transiciones de los componentes de Material para la biblioteca de Android y Kotlin.

En este codelab, se muestra cómo crear y ejecutar un flujo de trabajo de Apache Airflow en Cloud Composer que completa las siguientes tareas:

Aprende a proteger tus datos de Firestore con reglas de seguridad

En este codelab, compilarás una página web que interactúe con una placa micro:bit de la BBC para mostrar imágenes en su pantalla LED de 5 x 5. Aprenderás sobre la API de Web Serial y a usar transmisiones legibles, de escritura y de transformación para comunicarse con dispositivos seriales a través del navegador.

En este lab, aprenderás a configurar y a ejecutar ejecuciones de notebooks con Vertex AI Workbench. Aprenderás a hacer lo siguiente: El costo total de la ejecución de este lab en Google Cloud es de aproximadamente $2. En este lab, se utiliza la

Usará Cloud Dataflow, creará un proyecto de Maven con el SDK de Cloud Dataflow y ejecutará una canalización de recuento de trabajo distribuido con Google Cloud Platform Console.

En este codelab, aprenderás a crear una base de datos, implementar el servicio de recuperación de IA generativa para bases de datos y crear una aplicación de chat de ejemplo usando el servicio.

En este Codelab aprenderás sobre el funcionamiento de Acceso a dispositivos y diseñarás una aplicación web que administra la autenticación y las llamadas a la API de Smart Device Management para un termostato Nest Thermostat.

La plataforma para desarrolladores de Asistente de Google te permite crear software que extienden la funcionalidad de este asistente personal virtual en más de 1,000 millones de dispositivos, como bocinas inteligentes, teléfonos, vehículos, TVs,

Codelab en el que se describe cómo usar Firebase Emulator Suite durante el desarrollo con Flutter. En el codelab, se usarán los emuladores de Auth y Firestore para demostrar el uso del emulador.

Con el SDK de Android para App Distribution, puedes enviar tu versión más reciente a los verificadores con rapidez. En este codelab, actualizarás una app para mostrar notificaciones en la app a los verificadores cuando haya nuevas versiones disponibles.

En este codelab, aprenderás a escribir una automatización con secuencias de comandos.

Personaliza la app de muestra de Google Home para asuntos y administración de dispositivos.

En este codelab, enseñarás a la computadora a reconocer dígitos escritos a mano con un 99% de exactitud en 100 líneas de código de Python o Keras.

En este instructivo, aprenderás a usar la API de Video Intelligence con Python.

Comienza a usar Cloud Functions, el entorno de ejecución sin servidores de Google para compilar y conectar servicios en la nube. En este lab práctico, aprenderás a crear, implementar y probar una Cloud Function con la consola de Google Cloud.

En este codelab, aprenderás a usar la API de Google Cloud Vision con C#.

En este codelab, aprenderás a usar la API de DLP para clasificar automáticamente los datos subidos a Cloud Storage. Basado en la automatización de la clasificación de datos subidos a Cloud Storage

Aprende a compilar y publicar una imagen optimizada de Docker para una app de Kotlin de Spring Boot en cuestión de segundos sin Docker ni Dockerfile. Luego, ejecuta la imagen compilada en Cloud Run.

En este codelab, aprenderás a convertir tu código de ASP.NET Core en una aplicación replicada que se ejecuta en Kubernetes en Google Kubernetes Engine.

En este codelab, aprenderás a implementar tu app de ASP.NET Core en Google Kubernetes Engine con Istio.

En este codelab, aprenderás a compilar un servicio basado en Java que expone una API mediante gRPC. Luego, escribirás un cliente de línea de comandos de Java para tu servicio de gRPC.

En este codelab, configurarás Autokey de Cloud KMS y encriptarás recursos automáticamente y a pedido a medida que los crees.

En este codelab, aprenderás a compilar e implementar canalizaciones complejas de ciencia de datos con ajuste de hiperparámetros en Kubeflow Pipelines, sin necesidad de usar comandos de la CLI ni SDKs.

En este codelab, seguirás trabajando en una aplicación de ASP.NET Core de la parte 1 y le agregarás más funciones de Istio.

En este codelab, aprenderás a migrar una app de Cloud NDB y de Cloud Tasks (v1) de App Engine para Python 2 a Python 3, Cloud Datastore y Cloud Tasks (v2).

En este codelab, configurarás la instalación de una canalización de Cloud AI Platform (KFP alojada) con GKE, compilarás y ejecutarás flujos de trabajo de AA con Kubeflow Pipelines, y definirás y ejecutarás canalizaciones desde un notebook de AI Platform (Jupyter).

En este codelab, aprenderás a convertir los microservicios Micronaut en un servicio replicado que se ejecuta en Google Kubernetes Engine.

En este codelab, aprenderás a compilar un servicio de C# para exponer una API a través de gRPC y compilar un cliente de C# para llamar a tu servicio de gRPC.

En este codelab, aprenderás a compilar y a implementar canalizaciones complejas de ciencia de datos con Kubeflow Pipelines, sin necesidad de usar SDK ni comandos de la CLI.

En este codelab, aprenderás a implementar Managed Active Directory en Google Cloud Platform.

En este codelab, transcribirás un archivo de audio al uso de la API de Text‐to‐Speech con Node.js

En este codelab, aprenderás sobre las reglas de WAF preconfiguradas de Cloud Armor, que te permiten protegerte contra algunas de las 10 vulnerabilidades principales de OWASP con nombres simples para los conjuntos de reglas.

En este codelab, crearás un balanceador de cargas de proxy TCP/SSL con un servicio de backend y usarás Cloud Armor para limitar el acceso al balanceador de cargas solo a un conjunto específico de clientes usuarios

En este codelab, aprenderás sobre Private Service Connect para las APIs de Google. Específicamente, crearás un extremo de servicio para las APIs de Storage, un bucket de Cloud Storage & realizar la validación con DNS.

Aprende a alojar y escalar una app web en Google Cloud con Compute Engine.

En este codelab, primero explorarás una aplicación de Node.js para tomar capturas de pantalla de páginas web y almacenarlas en Cloud Storage. Luego, compilarás una imagen de contenedor para la aplicación, la ejecutarás como un trabajo en Cloud Run, actualizarás el trabajo a fin de procesar más páginas web y lo ejecutarás según un programa con Cloud Scheduler.

En este codelab, aprenderás a usar la API de Video Intelligence con C#

En este codelab, adquirirás experiencia para compilar una aplicación con diseño adaptable y animaciones fluidas con Material 3 en las seis plataformas que Flutter admite.

Aprende a usar las APIs de Streetscape Geometry y Rooftop en ARCore con Kotlin.

En este codelab, compilarás un deslizador de imágenes que funcione de manera independiente del framework de Angular, se pueda importar en cualquier framework y sea muy fácil de integrar.

Aprende a implementar llaves de acceso mediante el autocompletado de formularios en una app web para crear un acceso más sencillo y seguro.

Aprende a usar las herramientas del Creador de Geospatial en Adobe Aero.

Obtén más información para usar las APIs de Scene Semantics y Geospatial Depth con Kotlin en ARCore.

Aprende a usar el Creador de Geospatial de ARCore para Unity.

En este codelab, aprenderás a compilar una app de Flutter que genera nombres aleatorios y que suenan bien.

Aprende a analizar las vistas de los influencers en YouTube sobre cualquier empresa o producto con las capacidades de la IA generativa de Google.

En este codelab, modificarás una app de video para iOS existente a fin de transmitir contenido en un dispositivo compatible con Google Cast.

En este codelab, demostraremos cómo integrar modelos LLM, Gemini 1.0 Pro (solo texto) y Gemini 1.0 Pro Vision (multimodal), directamente en tu carga de trabajo de BigQuery para una experiencia de generación de estadísticas generativas con poco código.

Más información para crear una base de datos de AlloyDB con un trabajo de Cloud Run

Analiza las funciones y capacidades diseñadas para optimizar el flujo de trabajo de desarrollo de los ingenieros de software encargados de desarrollar aplicaciones de Java en un entorno alojado en contenedores.

En este lab, crearás el servicio de menú de Cymbal Eats y expondrás las APIs de RESTful para agregar, actualizar, borrar y enumerar elementos del menú. Crearás una base de datos de Cloud SQL como la base de datos de backend para el servicio de menú,

En este codelab, se presentará al usuario la API de DLP a través de una interfaz de línea de comandos. El usuario descargará el código del proyecto y revisará algunas de las herramientas del directorio de ejemplos y sus funciones subyacentes.

En este codelab, crearás una zona administrada de Cloud DNS y recursos ResourceRecordSets relevantes con gcloud para administrar tu dominio y subdominios. resolución.

En este codelab, te familiarizarás con Google Compute Engine. Para ello, iniciarás VMs, instalarás software y harás que estén disponibles en Internet a través de un balanceador de cargas de red.

En este codelab, aprenderás a usar BigQuery con Python.

En este codelab, crearás un balanceador de cargas y un servicio de backend asociado. Luego, crearás una regla de administración de bots de Cloud Armor y aprenderás cómo protege tus backends.

En este codelab, aprenderás a ejecutar trabajos de BigQuery con un conjunto de datos de Wikipedia en paralelo con la función de iteración paralela de Workflows.

En este codelab, primero aprenderás a crear y usar una cola normal de Cloud Tasks para tareas de destino HTTP. Luego, aprenderás a usar la anulación de URI HTTP a nivel de la cola y la nueva API de BufferTask para almacenar en búfer las solicitudes HTTP con más facilidad con Cloud Tasks.

En este instructivo, aprenderás a administrar procesadores de Document AI con Python.

En este codelab, crearás un balanceador de cargas y un servicio de backend asociado. Luego, crearás una política de límite de frecuencia de Cloud Armor y comprenderás cómo protege tus backends.

En este codelab, aprenderás a iniciar un clúster administrado de Spark/Hadoop con Dataproc, enviar un trabajo de Spark de muestra y cerrar tu clúster con la línea de comandos.

En este codelab, mejorarás una app de chat del Programador de citas respaldada por Dialogflow y el Calendario de Google, para que se ejecute en Google Chat. Crearás e implementarás mensajes personalizados de Google Chat.

Este CodeLab demuestra el uso de Gemini para Google Cloud para acelerar la solución de problemas y su solución. Te familiarizarás con Gemini para resumir registros, explicar errores y ayudar a encontrar soluciones al problema.

En este codelab, probarás varias APIs web que son completamente nuevas o que solo están disponibles detrás de una marca.

Descubre cómo transmitir contenido multimedia y datos entre dos navegadores. Familiarízate con las APIs y las tecnologías principales de WebRTC. Captura y manipula imágenes con getUserMedia, CSS y el elemento lienzo. Configura una conexión de intercambio de tráfico y, además, intercambia datos directamente entre los navegadores a través de canales de datos. Por último, configura un servidor de señalización con Node.js.

En este codelab, crearás una aplicación web, restringirás el acceso solo a grupos de usuarios específicos y usarás la identidad del usuario autenticado en el programa.

En este codelab, te explicaremos cómo ejecutar WRF® en Google Cloud Platform con la solución Slurm-GCP de SchedMD.

Aprende a crear un proyecto de Google Cloud, configurar y navegar en la consola de Google Cloud, y acceder a algunos de los servicios más usados en la consola de Cloud.

Obtén información sobre cómo recibir actualizaciones de ubicación para Android (incluida la versión 11 de Android).

Aprende a crear un proyecto de Google Cloud y, luego, llama a una API desde ese proyecto.

En este codelab, aprenderás a usar clasp (la CLI de Apps Script) para extraer, enviar e implementar tus proyectos de Apps Script desde la línea de comandos.

En este codelab, aprenderás a usar BigQuery con la biblioteca cliente de Node.js.

En este codelab, crearás una nueva instancia de Compute Engine, compilarás y ejecutarás un programa para calcular el valor de pi en millones de decimales.

Aprende a implementar de forma continua cargas de trabajo alojadas en contenedores en GKE con Cloud Build.

En este instructivo, aprenderás a compilar una app web sencilla con Python en Google App Engine.

En este codelab, verás cómo Gemini Code Assist te ayuda en las etapas clave del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), como el diseño, la compilación, la prueba y la implementación. Diseñaremos y desarrollaremos una aplicación completa y la implementaremos en Google Cloud.

En este codelab, aprenderás los conceptos básicos de BigQuery y cómo usarlo para consultar terabytes de datos, como el conjunto de datos de Wikipedia.

Aprende a compilar una app simple de Spring Boot y a implementarla en el entorno estándar de App Engine.

En este codelab, aprenderás a implementar una app de ASP.NET simple en un servidor de Windows en Google Compute Engine.

En este codelab, aprenderás a usar BigQuery con C#.

Explica las funciones y capacidades diseñadas para optimizar el flujo de trabajo de desarrollo de los ingenieros de software encargados de desarrollar aplicaciones de Python en un entorno alojado en contenedores con Cloud Workstations.

Aprende a compilar un cliente de frontend en ⌘ y crear una experiencia de conversación para una app de Dialogflow.

En este codelab, aprenderás sobre las listas de direcciones IP con nombre de Google Cloud Armor. Específicamente, configurarás una lista de direcciones IP con nombre dentro de una política de seguridad y validarás la conectividad.

En este codelab, aprenderás a compilar e iniciar una app de ASP.NET Core desde Google Cloud Shell sin salir del navegador.

En este codelab, aprenderás a usar Cloud Bigtable con el cliente de HBase para Java. Cargarás datos, luego ejecutarás algunas consultas y trazarás los datos en un mapa.

Explica las funciones y capacidades diseñadas para optimizar el flujo de trabajo de desarrollo de los ingenieros de software encargados de desarrollar aplicaciones de Python en un entorno alojado en contenedores con Cloud Workstations.

En este codelab, aprenderás a implementar una aplicación simple de ASP.NET Core en Google App Engine.

Analiza las funciones y capacidades diseñadas para optimizar el flujo de trabajo de desarrollo de los ingenieros de software encargados de desarrollar aplicaciones de Java en un entorno alojado en contenedores.

Integrar bases de datos sin servidores en aplicaciones que se ejecuten en Cloud Run y configurar servicios para usar la base de datos relacional de Cloud Spanner y Cloud Firestore

En este codelab, aprenderás a proteger la API de BigQuery con los Controles del servicio de VPC. El codelab comienza sin un servicio de API protegido por el perímetro de servicio, lo que permite que las consultas se ejecuten en conjuntos de datos

Obtén información para administrar dependencias con el registro de arquitecto.

En este lab, verás un flujo de trabajo de AA completo en GCP: transferir datos desde BigQuery, compilar un modelo XGBoost en una instancia de AI Platform Notebooks de Cloud e implementar el modelo en AI Platform.

Descubre cómo conectar la aplicación que se ejecuta en GKE Autopilot a una instancia privada de la base de datos de AlloyDB

En este codelab, compilarás una página web que interactúe con una placa micro:bit de la BBC para mostrar imágenes en su pantalla LED de 5 x 5. Aprenderás sobre la API de Web Serial y a usar transmisiones legibles, de escritura y de transformación para comunicarse con dispositivos seriales a través del navegador.

En este codelab, aprenderás a compilar un complemento de Google Workspace con Node.js y Cloud Run.

En este lab, crearemos un perímetro de Controles del servicio de VPC y lo usaremos para proteger un proyecto. Luego, generaremos una infracción de los Controles del servicio de VPC en la entrada y analizaremos el proceso de solución de problemas relacionados con la denegación. Al final de este lab, comprenderás mejor cómo usar los Controles del servicio de VPC para proteger tus recursos.

En este codelab, aprenderás a usar rutinas de predicción personalizadas en Vertex AI para escribir lógica de procesamiento previo y posterior personalizado.

En este lab, crearemos un perímetro de Controles del servicio de VPC y lo usaremos para proteger un proyecto. Luego, generaremos una infracción de salida de los Controles del servicio de VPC y analizaremos el proceso de solución de problemas relacionados con la denegación creando una regla de salida. Al final de este lab, comprenderás mejor cómo usar los Controles del servicio de VPC para proteger tus recursos.

En este lab, aprenderás a entrenar un modelo XGBoost en un conjunto de datos financieros, implementarlo en AI Platform de Cloud y analizarlo con la Herramienta What-If

Aprende a crear un formulario web adaptable, en el que cada usuario reciba una interfaz personalizada que refleje sus preferencias en el momento dado.

En este codelab, se muestra cómo usar la consola de Google Cloud para otorgar roles de Identity and Access Management (IAM) a las principales de tu proyecto.

En este instructivo, aprenderás a configurar un notebook seguro administrado por el usuario

En este codelab, compilarás una aplicación de chat basada en el conocimiento que se diseñó para responder preguntas de los clientes, guiar el descubrimiento de productos y adaptar los resultados de la búsqueda para un conjunto de datos de comercio electrónico.

En este codelab, instalarás la versión de prueba 202 de la plataforma ABAP

En este codelab, compilarás una aplicación de chat impulsada por el conocimiento que se diseñó para responder preguntas relacionadas con la búsqueda de patentes y aportarás resultados relevantes para el contexto que se basan en la verdad del conjunto de datos de patentes como su fuente.

En este codelab, configurarás la autenticación del SDK de ABAP con tokens para SAP alojados en la VM de Compute Engine y ejecutarás la API de Address Validation

Thread 1.2 presenta la multidifusión en redes de Thread, que permite la comunicación de multidifusión entre segmentos de red de Thread y de infraestructura (Wi-Fi/Ethernet). Este codelab te guiará a lo largo del proceso para configurar y jugar con las funciones de multidifusión de Thread 1.2.

En este Codelab, usarás las API de OpenThread para iniciar una red de Thread, supervisar los cambios en las funciones del dispositivo y reaccionar a ellos, y enviar mensajes UDP en hardware real.

En este codelab, usarás OTBR como un router de borde de Thread estándar, descubrirás y alcanzarás dispositivos finales de Thread desde un teléfono celular conectado a la misma red Wi-Fi.

En este Codelab, debes programar OpenThread en hardware real, crear y administrar una red Thread, y pasar mensajes entre nodos.

En este codelab, compilarás un router de borde de OpenThread compatible con NAT64 y usarás el dispositivo final en la red para acceder a recursos solo de IPv4 de Internet.

En este codelab, simularás una red Thread en dispositivos virtuales con OpenThread en un equipo con Linux o Mac OS.

En este codelab, usarás la CLI de OTNS y la visualización web para agregar, mover o borrar nodos en una red Thread simulada y observar cómo la red se adapta a los cambios de topología.

En este codelab, programarás OpenThread en hardware real, crearás y administrarás una red de Thread y pasarás mensajes entre nodos.

En este codelab, ejecutarás pruebas funcionales de OpenThread con visualización mediante una interfaz web.

En este codelab, simularás una red de Thread en dispositivos virtuales con OpenThread en Docker.

En este Codelab, debes programar OpenThread en hardware real, crear y administrar una red Thread, y pasar mensajes entre nodos.

En este Codelab, debes programar OpenThread en hardware real, crear y administrar una red Thread, y pasar mensajes entre nodos.

En este codelab, aprenderás a usar un balanceador de cargas híbrido HTTP(S) externo para llegar a un grupo de extremos de red (NEG).

En este codelab, aprenderás sobre Private Service Connect para las APIs de Google. Específicamente, crearás un extremo de servicio para las APIs de Storage, un bucket de Cloud Storage & realizar la validación con DNS.

En este codelab, aprenderás a usar Google Analytics para Firebase con el fin de analizar el comportamiento de los usuarios a través de los eventos de la aplicación.

Crearemos una aplicación de visión artificial con Spring Boot y Java, lo que te permitirá aprovechar el potencial del reconocimiento y análisis de imágenes en tus proyectos.

Explora las funciones y capacidades de Cloud Shell y el editor de Cloud Shell.

En este codelab, aprenderás a agregar anuncios intercalados de AdMob (banner y nativo) a una app de Flutter.

En este codelab, aprenderás a usar Firebase Remote Config para cambiar el comportamiento de la app sin una actualización. Además, se explicará cómo ejecutar las pruebas A/B para encontrar el valor óptimo.

En este codelab, aprenderás a enviar eventos externos a GA4 con el Protocolo de medición(WEB).

En este codelab, conocerás los conceptos clave de Accelerated Mobile Pages y cómo se diferencian de los documentos HTML tradicionales. Para lograrlo, crearemos y validaremos documentos de AMP.

En este codelab, conocerás los conceptos clave de Accelerated Mobile Pages y cómo se diferencian de los documentos HTML tradicionales. Para lograrlo, crearemos y validaremos documentos de AMP.

Aprende a mejorar tu acción con funciones que hacen que los usuarios vuelvan a usarla.

En este codelab, aprenderás a usar Firebase Remote Config para cambiar el comportamiento de la app sin una actualización. Además, se explicará cómo ejecutar las pruebas A/B para encontrar el valor óptimo.