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課程簡介

Nano Banana 簡介

  • 框架概觀及其功能介紹
  • 理解架構與處理管線
  • 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
  • 即時執行推論任務

最佳化 Android 上的 AI 效能

  • 低延遲推論策略
  • 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 驅動的用戶體驗

  • 實作響應式 UI 互動
  • 處理非同步任務與回調
  • 使 AI 行為符合 Android UX 指南

裝置端 AI 的安全性與隱私

  • 確保使用者資料的安全處理
  • 保護隱私的推論技術
  • 企業部署的合規性考量

部署與維護 AI 功能

  • 打包並發佈包含嵌入式 AI 的應用程式
  • 本地模型版本控制與更新
  • 部署後的效能監控與改進

進階使用案例與整合

  • 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

  • 瞭解 Android 應用程式基礎知識
  • 具備 Kotlin 或 Java 開發經驗
  • 對行動應用程式除錯流程有基本認識

受眾

  • 正在構建 AI 增強型應用程式的 Android 開發人員
  • 探索裝置端機器學習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
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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