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課程簡介

使用 Nano Banana 簡介端側 AI

  • 端側推理的核心原理
  • Nano Banana 模型架構與功能
  • 行動平台部署的考量因素

Nano Banana 環境設定與開發工具

  • 安裝 Nano Banana SDK 工具
  • 設定 Android 和 iOS 構建環境
  • 管理依賴項與版本相容性

在行動裝置上執行 Nano Banana 模型

  • 載入並執行預建模型
  • 行動硬體上的記憶體與運算限制
  • 即時推理策略

使用 Nano Banana 建構 AI 功能

  • 整合文字生成功能
  • 實作圖像生成與編輯工作流
  • 在應用程式中結合多模態輸入

效能最佳化與基準測試

  • 延遲與吞吐量分析
  • 量化、剪枝與模型壓縮技術
  • 溫度、電池與資源使用最佳化

端側 AI 的安全性與隱私

  • 本地資料處理與合規性考量
  • 模型保護與安全執行
  • 風險與緩解策略

進階部署模式

  • 端側與雲端的混合工作流
  • 管理離線優先(offline-first)的 AI 應用
  • 擴展至大量用戶基礎

測試、偵錯與持續改進

  • 針對啟用 AI 的行動應用的 CI/CD
  • 單元測試、整合測試與效能測試
  • 模型的迭代更新與向後相容性

總結與下一步

最低要求

  • 對行動應用程式開發的基礎了解
  • 具備 Python、Kotlin 或 Swift 的開發經驗
  • 熟悉機器學習相關概念

目標受眾

  • 行動應用開發者
  • AI 工程師
  • 探索端側 AI 部署的技術專業人員
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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