O futuro da Web é agora. Entenda como a IA e o aprendizado de máquina podem ser usados pelos desenvolvedores para criar uma experiência na Web mais eficiente.
Entender os conceitos básicos e definições das várias tecnologias emergentes, geralmente chamadas de IA.
Como profissionais da Web, é fundamental que criemos novas tecnologias de forma cuidadosa e responsável.
Escolha o melhor tamanho e forma de entrega do modelo para seu caso de uso. É bom para empresas, usuários e o planeta.
CURSO
Neste curso, apresentamos projetos para desenvolvedores da Web criarem recursos de IA com responsabilidade. Saiba como definir seu caso de uso, escolher uma plataforma e usar a IA generativa de maneira eficaz.

Dicas práticas

Confira alguns LLMs reais e as implicações práticas de diferentes tamanhos de modelo.
Avalie modelos e comandos com o LLM como uma técnica de avaliação. Delegar a validação a outro LLM, e não a pessoas.
Descrevemos diferentes tipos de modelos para que você possa escolher um modelo sustentável e do tamanho certo para seu aplicativo.
Descubra benefícios como baixa latência, redução de custos do lado do servidor, sem requisitos de chave de API, maior privacidade do usuário e acesso off-line.
Elaborar perguntas para gerar o melhor resultado possível de um LLM.
Armazene o modelo no dispositivo em cache para acelerar a inicialização dos aplicativos.
Melhore a experiência do usuário ao baixar modelos grandes de IA com um aprimoramento progressivo.

Agentes

Os agentes de IA são os usuários da Web mais recentes que se beneficiam da sua otimização.

Comece a criar

Descubra técnicas para conseguir resultados contextuais da IA generativa em grande escala.
Por que a detecção de toxicidade é importante e como você pode usar a IA do lado do cliente para reduzir a toxicidade na origem.
Aprenda a criar um sistema de IA do lado do cliente para detectar e mitigar a toxicidade na origem.
As lojas on-line podem notar um aumento de 270% nas conversões ao mostrar avaliações de produtos. Ofereça melhores avaliações com a IA do lado do cliente.
O WebLLM combina o WebAssembly e o WebGPU para realizar inferência no dispositivo. Crie um chatbot local e off-line em um aplicativo clássico de lista de tarefas.
Crie um chatbot local e off-line em um aplicativo clássico de lista de tarefas com uma API de exploração do Google Chrome, a API Prompt.
Gemini na Web.
Saiba como acessar a API Gemini na Web com o SDK para JavaScript da IA do Google.
Descubra exemplos de código e comandos para a API Gemini e a API Vertex AI.
Aprenda a usar a IA com responsabilidade, com práticas recomendadas e recursos.

IA no Chrome

Acesse a documentação do Google Chrome sobre IA, WebGPU e WebAssembly.
Executar nosso modelo mais eficiente do Gemini no Chrome, no dispositivo.
Peça ao Gemini para fornecer insights diretamente no console do DevTools para que você entenda melhor os erros e avisos.
A IA do lado do cliente oferece modelos avançados para os usuários, protegendo a privacidade dos dados e melhorando a latência.
Configurar um ambiente de teste consistente com GPUs pode ser mais difícil do que o esperado. Confira os problemas que enfrentamos e como os resolvemos para melhorar o desempenho do seu aplicativo.

Assista para saber mais

Assista a estes vídeos para conhecer os princípios básicos da IA e conhecer o TensorFlow para JS.
Esta introdução é voltada a criativos, desenvolvedores da Web e profissionais de JavaScript interessados em usar machine learning em seu próximo projeto ou ideia.
Aprenda os fundamentos e as definições de algumas das palavras da moda mais usadas do setor e a que elas realmente se referem.
O uso de modelos pré-treinados permite prototipar uma ideia mais rapidamente. Em alguns casos, é possível usar esses modelos em produção.