Yapay zeka alanı genişlemeye devam ederken geliştiricilerin genellikle nereden başlayacaklarından ve hangi API'nin ya da SDK'nın kullanım alanları için en uygun olduğundan emin olamadıklarını duyuyoruz.

Bu nedenle, hem cihaz üzerinde hem de bulut modellerini kullanan yapay zeka destekli özelliklerin örneklerini sunarak kullanıcılarınız için keyifli deneyimler oluşturmanıza ilham vermek istedik.

Android geliştiricilere yeni nesil yapay zeka destekli Android uygulamaları geliştirmeleri için ilham vermeyi ve onları eğitme amaçlı tasarlanmış özel bir uygulama olan yeniden tasarlanmış Android Yapay Zeka Örnek Kataloğu'nun kullanıma sunulduğunu duyurmaktan heyecan duyuyoruz. 

Google Yapay Zeka ile neler yapabileceğinizi keşfedin

Android Yapay Zeka Örnek Kataloğu, Google Yapay Zeka API'lerinin ve SDK'larının özelliklerini keşfedebileceğiniz tek adres olarak tasarlanmıştır. İçeride, kendiniz test edebileceğiniz çok çeşitli yapay zeka kullanım alanlarını gösteren bir örnek koleksiyonu bulacaksınız. Bu kataloğu, oluşturabileceğiniz öğeler hakkında pratik bilgiler edinmenizi ve ihtiyaçlarınıza uygun çözümleri ve özellikleri bulmanızı sağlamak için tasarladık.

Katalogda bulabileceğiniz örneklerden bazıları:

Imagen ile görüntü üretme Çeşitli sanatsal stillerde manzaraların, nesnelerin ve insanların görüntülerini oluşturmak için Imagen'ı kullanır.	Gemini Nano ile cihaz üzerinde özetleme GenAI Özetleme API'si aracılığıyla Gemini Nano'yu kullanarak cihaz üzerinde metin özetlemenize olanak tanır.
Nano Banana ile sohbet etme Gemini 3 Pro Image modelini (diğer adıyla "Nano Banana Pro") kullanan bir chatbot uygulaması. Bu uygulama, modelle yaptığınız sohbet üzerinden görüntüleri düzenlemenize olanak tanır.	Gemini Nano ile cihaz üzerinde görüntü açıklaması GenAI Image Description API aracılığıyla Gemini Nano'yu kullanarak resim açıklamaları oluşturmanıza olanak tanır.

Diğer örnekler arasında Imagen maske düzenleme özellikleriyle görüntü düzenleme, Gemini Live API kullanılarak sesle kontrol edilen bir yapılacaklar listesi uygulaması, Gemini Nano tarafından desteklenen cihaz üzerinde yeniden yazma yardımı ve daha fazlası yer alıyor. 

Bulut çıkarımı kullanan örnekler Firebase AI Logic SDK ile oluşturulur. Cihaz üzerinde çıkarım çalıştıran örneklerde ise ML Kit GenAI API kullanılır. Modellere ve SDK'lara yeni özellikler eklendikçe yeni örnekler oluşturmaya ve mevcut örnekleri güncellemeye devam etmeyi planlıyoruz.

Tamamen açık kaynaklı ve kopyalamaya hazır

Öğrenmenin en iyi yolunun pratik yapmak olduğuna inanıyoruz. Bu nedenle, Yapay Zeka Örnek Kataloğu yalnızca tamamen açık kaynaklı olmakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka özellikleriyle ilgili kodun bağımsız ve kolayca kopyalanıp yapıştırılabileceği şekilde tasarlanmıştır. Böylece, bu kod örnekleriyle kendi projenizde hızlıca denemeler yapabilirsiniz. 

Uygulamada bir örneği incelerken nasıl oluşturulduğunu görmek isterseniz <> KAYNAK düğmesini tıklayarak doğrudan GitHub'daki koda gidebilirsiniz.

Hızlı bir başlangıç yapmanıza yardımcı olmak için her örnekte, kullanılan API'leri ve önemli kod snippet'lerini vurgulayan bir README dosyası bulunur.

Not: Örnekleri Firebase AI Logic SDK'sını kullanarak çalıştırmak için Firebase AI projesi oluşturmanız gerekir. Ayrıca, Gemini Nano tarafından desteklenen ML Kit Gen AI API'lerini kullanan örnekler yalnızca belirli cihazlarda desteklenir.

Öğrenme deneyiminizi daha ilgi çekici ve sezgisel hale getirmek için uygulamanın kullanıcı arayüzüne de özel olarak odaklandık. Uygulamayı, Android görünümüne etkileyici bir yapay zeka tasarım dili katan cesur bir yeni markayla yeniledik. En önemlisi, uygulamada artık yeni Material 3 Expressive bileşenleri için canlı ve dokulu bir arka plan bulunuyor. Bu sayede, örnekleri keşfetmek ve koda göz atmak için modern ve keyifli bir ortam sunuluyor. Üretilmiş görüntü kompozisyonundan ilham alan sistematik çizimler, bu kusursuz ve etkileyici deneyimi daha da geliştirir.

Android Yapay Zeka Örnek Kataloğu'na göz atın, özellikleri test edin ve kendi yapay zeka destekli fikirlerinizi hayata geçirmeye başlamak için GitHub'daki kodu inceleyin.