이 Codelab에서는 기기 내 머신러닝을 사용하여 59개 언어 간의 텍스트를 인식, 식별, 번역하는 ML Kit로 Android 앱을 빌드합니다. 또한 CameraX 라이브러리를 통합하여 실시간 카메라 피드에서 이러한 작업을 실행하는 방법도 알아봅니다.

Firebase와 Jetpack Compose를 사용하여 인증, 성능 모니터링, 선언적 UI, 기능 신고를 추가하여 할 일 목록 Android 앱의 기능을 빌드하세요.

Firestore 벡터 검색 사용 방법 알아보기

이 Codelab에서는 Cloud Firestore를 사용하는 웹 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 Firebase Extensions를 사용하여 온라인 Marketplace 웹 앱에 기능을 추가합니다.

이 Codelab에서는 Cloud Firestore를 사용하는 iOS 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 Cloud Firestore를 사용하는 Android 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 채팅 앱을 빌드하여 웹에서 Firebase 플랫폼을 사용하는 방법을 알아봅니다.

이미 알고 있는 앱 개발 기술과 도구를 사용하여 Firebase Genkit로 생성형 AI 기능을 빌드하는 방법을 알아보세요.

이 Codelab에서는 단 몇 줄의 코드만으로 Flutter 앱에 Firebase 인증을 추가하는 방법을 알아봅니다.

Firebase를 Next.js 앱과 통합하는 방법을 알아보세요.

이 Codelab에서는 웹 앱에 Firebase Performance Monitoring을 설정하고 이를 사용하여 최종 사용자에게 앱이 원활하게 실행되는지 확인하는 방법을 알아봅니다.

Firebase로 Flutter 모바일 앱을 빌드하는 방법을 알아보세요.

Firebase와 StackBlitz 온라인 편집기로 처음부터 웹 앱을 빌드하세요. 기본 HTML 및 JavaScript를 사용하여 Firebase와 통신합니다. Firebase Console을 사용하고 Firebase를 앱에 통합하는 방법을 소개합니다. 광범위한 사전 지식이나 소프트웨어 설치는 필요하지 않습니다.

이 Codelab에서는 Firebase용 Cloud Functions를 사용하여 채팅 앱 사용자에게 알림을 보내는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 Firebase 플랫폼으로 Android 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 사용자가 앱 배포와 fastlane 플러그인을 함께 사용하여 iOS 빌드를 배포하고 테스트 기기를 등록합니다. 그런 다음 사용자는 앱 배포 콘솔에서 기기 및 UDID의 .txt 파일을 내보내고 이러한 기기 등록을 자동화합니다(임시 iOS 빌드 배포의 요구사항).

이 Codelab에서는 FCM 주제를 사용하여 특정 앱 인스턴스 그룹에 푸시 메시지를 멀티캐스트하는 방법을 알아봅니다.

다중 인증(MFA)을 구현하고 차단 함수를 사용하여 커스텀 인증 요구사항을 만드는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 FCM HTTP v1 API를 사용하여 여러 플랫폼에서 실행되는 앱에 푸시 알림을 전송합니다. Android/iOS/웹에서 원활하게 실행되는 Flutter를 사용하여 앱을 빌드합니다.

Gemini API와 함께 Firebase 확장 프로그램을 사용하여 맞춤 추천과 같은 AI 기반 기능이 포함된 웹 앱을 빌드하는 방법을 알아보세요.

이 Codelab에서는 Swift로 iOS에서 Firebase 플랫폼을 사용하는 방법을 알아봅니다.

Flutter로 개발하는 동안 Firebase 에뮬레이터 도구 모음을 사용하는 방법을 설명하는 Codelab입니다. 이 Codelab에서는 인증 및 Firestore 에뮬레이터를 사용하여 에뮬레이터 사용을 보여줍니다.

이 Codelab에서는 온디바이스 머신러닝을 사용하여 59개 언어의 텍스트를 인식하고 식별하며 번역하는 ML Kit를 사용하여 Android 앱을 빌드합니다. 또한 CameraX 라이브러리를 통합하여 실시간 카메라 피드에서 이러한 작업을 실행하는 방법도 알아봅니다.

이 Codelab에서는 gcloud CLI를 사용하여 Jenkins와 같은 기존 CI/CD 시스템에서 대규모 테스트 모음을 프로그래매틱 방식으로 실행하는 방법을 설명합니다. 이 Codelab은 플랫폼과 독립적입니다.

Firebase 에뮬레이터 도구 모음으로 웹 앱을 개발하는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 Flutter를 사용하여 Android, iOS, 웹용 간단한 음악 플레이어를 빌드합니다. 이 플레이어가 Firebase RTDB에 연결되어 사용자가 여러 기기에서 재생을 동기화할 수 있습니다.

보안 규칙으로 Firestore 데이터를 보호하는 방법 알아보기

App Attest와 함께 Firebase 앱 체크 를 사용하여 백엔드 서비스를 보호하고 Firebase 서비스에 대한 요청이 실제 앱에서 오는 것인지 확인할 수 있습니다. 할당량 한도에 도달하지 않도록 사용자를 App Attest 서비스에 점진적으로 온보딩하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Apple의 ' App Attest Service 사용 준비 '를 참조하세요. 문서를 참조하세요. ' 버전 업데이트 단계적 출시 '에 설명된 대로

이 Codelab에서는 샘플 앱을 빌드하고 Firebase Performance Monitoring을 사용하여 로드 시간과 화면 렌더링을 측정하는 방법을 알아봅니다.

테스터에게 최신 버전의 앱 다운로드' 손으로 빠르게 움직이세요. 이러한 방식으로

Terraform을 사용하여 인프라 및 Firebase 제품의 프로그래매틱 구성을 비롯한 Firebase 프로젝트를 설정하고 관리합니다.

이 Codelab에서는 Firebase와 TensorFlow Lite를 사용하여 텍스트 분류를 구현하는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 Tensorflow와 Firebase를 사용하여 앱의 콘텐츠 추천 엔진을 만드는 방법을 알아봅니다.

앱 배포 SDK를 사용하여 최신 버전을 테스터에게 빠르게 제공하세요. 이 Codelab에서는 새 빌드를 사용할 수 있게 되면 테스터에게 인앱 알림을 표시하도록 앱을 업데이트합니다.

앱 배포 Android SDK를 사용하여 최신 버전을 테스터에게 빠르게 제공하세요. 이 Codelab에서는 새 버전이 출시되면 테스터에게 인앱 알림을 표시하도록 앱을 업데이트합니다.

이 Codelab에서는 Firebase Performance Monitoring을 샘플 앱에 추가하고 기능 출시 중에 성능을 측정하는 방법을 알아봅니다.

Firebase 앱 체크를 사용하면 합법적인 앱과 기기에서 요청이 전송되도록 하여 결제 사기 및 피싱과 같은 악용으로부터 백엔드 리소스를 보호할 수 있습니다. Firebase 서비스 및 자체 백엔드 서비스와 모두 호환되므로 리소스를 안전하게 보호할 수 있습니다. Firebase 문서에서 Firebase 앱 체크 에 관해 자세히 알아보세요. 앱 체크는 플랫폼별 서비스를 사용하여 앱 또는 기기의 무결성을 확인합니다. 이러한 서비스를 증명 제공자

이 Codelab에서는 TFLite 모델을 배포하여 각 사용자에 맞게 앱을 맞춤설정하고 인앱 구매를 최적화하는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 Firebase 및 TensorFlow Lite를 사용하여 텍스트 분류를 구현하는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 TensorFlow와 Firebase를 사용하여 앱을 위한 콘텐츠 추천 엔진을 만드는 방법을 알아봅니다.

이 Codelab에서는 ML Kit의 AutoML Vision Edge를 사용하여 이미지 분류자를 학습시키고, ML Kit SDK를 사용하여 Android 또는 iOS 휴대전화에서 이미지 분류기를 실행합니다.

Android 및 iOS용 Firebase SDK에 대해 알고 계실지도 모르지만, 크로스 플랫폼 게임만을 위해 설계된 SDK인가요? 이 워크숍에서는 C++ SDK를 CMake를 통해 Android 프로젝트에 업데이트하고, 게임을 개선하는 데 도움이 되는 몇 가지 기본 분석을 추가하고, 친구 및 테스터와 공유하여 의견 수집을 시작하세요.

이 Codelab에서는 Firebase 클라우드 메시징을 사용하여 iOS 앱에 푸시 알림을 추가합니다.

이 Codelab에서는 ARCore 클라우드 앵커 서비스를 사용하여 여러 기기에서 공통 참조 기준(동일한 위치 및 방향)을 설정함으로써 클라우드 앵커로 공유 AR 경험을 만드는 방법을 배웁니다.