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課程簡介
Nano Banana 簡介
- 框架概述及其功能。
- 理解架構與處理流程。
- 與其他設備端 AI 解決方案的比較。
開發環境設置
- 爲 AI 工作負載準備 Android Studio。
- 集成 Nano Banana SDK。
- 項目配置與依賴管理。
使用 Nano Banana API
- 探索核心 API 方法。
- 加載和管理輕量級模型。
- 即時執行推理任務。
優化 Android 上的 AI 性能
- 低延遲推理策略。
- 內存與資源管理技術。
- 基準測試方法與優化工具。
設計 AI 驅動的用戶體驗
- 實現響應式 UI 交互。
- 處理異步任務與回調。
- 使 AI 行爲符合 Android UX 指南。
設備端 AI 的安全與隱私
- 確保用戶數據的安全處理。
- 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
- 打包併發布嵌入 AI 的應用。
- 本地模型的版本控制與更新。
- 部署後的性能監控與改進。
高級用例與集成
- 將 Nano Banana 與現有 Android ML 工具結合。
- 實現多模態 AI 功能。
- 使用自定義輕量級模型擴展應用。
總結與下一步
最低要求
- 瞭解 Android 應用基礎知識。
- 具備 Kotlin 或 Java 經驗。
- 基本熟悉移動應用調試流程。
受衆
- 開發 AI 增強型應用的 Android 開發者。
- 探索設備端機器學習工作流程的軟件工程師。
- 評估 Android 上輕量級 AI 部署的技術團隊。
14 時間:
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