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課程簡介

Nano Banana 介紹

  • 框架概述及其功能能力
  • 理解架構與處理流程
  • 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
  • 專案配置與相依性管理

使用 Nano Banana API

  • 探索核心 API 方法
  • 載入及管理輕量級模型
  • 即時執行推論任務

優化 Android 上的 AI 效能

  • 低延遲推論策略
  • 記憶體與資源管理技巧
  • 基準測試方法與優化工具

設計 AI 驅動的使用者體驗

  • 實現響應式 UI 互動
  • 處理非同步任務與回調
  • 使 AI 行為符合 Android UX 指導原則

裝置端 AI 的安全與隱私

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

部署與維護 AI 功能

  • 封裝與發布內建 AI 的應用程式
  • 本機模型版本控制與更新
  • 監控並改善部署後效能

進階使用案例與整合

  • 將 Nano Banana 與現有 Android ML 工具結合
  • 實現多模態 AI 功能
  • 以自訂輕量級模型擴展應用程式

總結與下一步

最低要求

  • 具備 Android 應用程式基礎知識
  • 有 Kotlin 或 Java 的開發經驗
  • 熟悉手機應用程式除錯流程的基本概念

受眾

  • 建構 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 Android 上輕量級 AI 部署的技術團隊
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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