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課程時長 14 時間:
課程簡介
Nano Banana 簡介
- 框架概觀及其功能
- 了解架構與處理管線
- 比較 Nano Banana 與其他裝置端 AI 解決方案
設定開發環境
- 為 AI 工作負載準備 Android Studio
- 整合 Nano Banana SDK
- 專案設定與相依性管理
使用 Nano Banana API
- 探索核心 API 方法
- 載入與管理輕量級模型
- 執行即時推理任務
最佳化 Android 上的 AI 效能
- 低延遲推理策略
- 記憶體與資源管理技術
- 基準測試方法與最佳化工具
設計 AI 驅動的使用者體驗
- 實作具有回應性的 UI 互動
- 處理非同步任務與回呼
- 使 AI 行為符合 Android UX 指引
裝置端 AI 的安全性與隱私
- 確保使用者資料的安全處理
- 隱私保護推理技術
- 企業部署的合規性考量
部署與維護 AI 功能
- 打包並發布內嵌 AI 的應用程式
- 本地模型的版本控制與更新
- 部署後的效能監控與改善
進階應用情境與整合
- 將 Nano Banana 與現有 Android ML 工具結合
- 實作多模態 AI 功能
- 使用自訂輕量級模型擴展應用程式
總結與後續步驟
最低要求
- 了解 Android 應用程式基礎知識
- 具備 Kotlin 或 Java 開發經驗
- 熟悉行動應用除錯工作流程的基本概念
目標受眾
- 開發 AI 增強型應用程式的 Android 開發者
- 探索裝置端 ML 工作流程的軟體工程師
- 評估在 Android 上部署輕量級 AI 的技術團隊
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯