সময়সূচী
দিন 2 - বুধবার, 28 অক্টোবর
9:30 AM PT
অ্যাপ থেকে জিরো: Firebase এবং Flutter সহ একটি ক্রস প্ল্যাটফর্ম অ্যাপ লাইভকোডিং
একাধিক প্ল্যাটফর্মের জন্য একটি অ্যাপ কোডিং করা সহজ ছিল না ফ্লটারের মতো ক্রস-প্ল্যাটফর্ম টুলকিটের জন্য ধন্যবাদ। একইভাবে, Firebase-এর মতো ব্যাকএন্ড-এ-সার্ভিস প্ল্যাটফর্মের জন্য ধন্যবাদ, একটি নিরাপদ, সার্ভারহীন, মাপযোগ্য পরিকাঠামোতে একটি বহু-ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরি করা দ্রুত এবং সহজভাবে করা যেতে পারে। এই আলোচনায় আমরা স্ক্র্যাচ থেকে একটি অ্যাপ তৈরি করব যা আপনাকে আপনার ব্যবহারকারীদের লাইভ পোল চালানোর অনুমতি দেয়। এই কথোপকথনটিকে আরও উত্তেজনাপূর্ণ করতে, আমরা এই অ্যাপটি তৈরি করার সময়, লাইভের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য আপনার, আমাদের দুর্দান্ত দর্শকদের জন্য আমরা আমাদের অ্যাপ থেকে পোল চালাব। নতুন কিছু শিখতে এবং Flutter এবং Firebase-এর মাধ্যমে আপনার ভোট দিতে আমাদের লাইভে যোগ দিতে আমরা আপনার সকলের অপেক্ষায় রয়েছি।
10:30 AM PT
ফায়ারবেস রিমোট কনফিগারেশন এবং ফায়ারবেস এ/বি টেস্টিং ব্যবহার করে একটি আনন্দদায়ক অ্যাপ অভিজ্ঞতার জন্য আপনার উপায় পুনরাবৃত্তি করুন
আপনার ব্যবহারকারীদের একটি দুর্দান্ত অভিজ্ঞতা প্রদানের সর্বোত্তম উপায়গুলির মধ্যে একটি হল প্রতিটি ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য এবং আচরণের উপর ভিত্তি করে অ্যাপটিকে গতিশীলভাবে পরিবর্তন করা। আমরা আপনাকে Firebase-এ নতুন আপডেটগুলি দেখাব যা ফ্লাইতে আপনার ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন গোষ্ঠীর জন্য আপনার অ্যাপ অভিজ্ঞতাগুলিকে কাস্টমাইজ করা সহজ করে এবং ব্যবহারকারীর যাত্রা অপ্টিমাইজ করার জন্য গতিশীলভাবে সেগুলি পরিমাপ ও সামঞ্জস্য করে৷
10:50 AM PT
ফায়ারবেসে সার্ভারহীন নিরাপত্তা মডেলিং
আমাদের গাইড হিসাবে সুরক্ষিত ডিজাইনের নীতিগুলি ব্যবহার করে, আমরা Firebase পরিষেবাগুলির ডিফল্ট সুরক্ষা এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে কনফিগার এবং সুরক্ষিত করতে ডেভেলপারদের কী করতে হবে তা কভার করব৷ Firebase ব্যাকএন্ড পণ্যগুলির সাথে নির্মিত একটি সাধারণ সার্ভারবিহীন অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে হাঁটতে গিয়ে, আমরা ক্ষতিকারক অভিনেতা থেকে ব্যবহারকারীর ত্রুটি পর্যন্ত বিভিন্ন নিরাপত্তা হুমকি নিয়ে আলোচনা করব। আমরা যেতে যেতে, আমরা একটি চেকলিস্ট তৈরি করব যা আপনি আপনার নিজের অ্যাপের নিরাপত্তা অডিট করতে এবং নিজেকে এবং আপনার ব্যবহারকারীদের সুরক্ষিত করতে ব্যবহার করতে পারেন৷
11:15 AM PT
TensorFlow এবং Firebase ব্যবহার করে আপনার অ্যাপে অন-ডিভাইস সুপারিশ যোগ করা
একজন ডেভেলপার হিসেবে, ML আপনাকে আরও ভালো অ্যাপ তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে। এই সেশনে আমরা আপনাকে একটি TensorFlow মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের সহজ ধাপগুলির মাধ্যমে গাইড করব যা ব্যবহারকারীর আগ্রহ দেখানো বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে ডিভাইসে সুপারিশ করে। তারপর আপনি মোবাইলে চালানোর জন্য মডেলটিকে টেনসরফ্লো লাইটে রূপান্তর করবেন এবং এটি Firebase এ স্থাপন করুন।
