Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i On-Device AI med Nano Banana
- Kjerneprinsipper for inferens på enheten
- Nano Banana modellarkitektur og kapasiteter
- Distribusjonsvurderinger for mobilplattformer
Oppsett av Nano Banana og utviklingsmiljø
- Installasjon av Nano Banana SDK-verktøy
- Konfigurering av Android- og iOS-byggemiljøer
- Håndtering av avhengigheter og versjonsskompatibilitet
Kjøring av Nano Banana-modeller på mobil-enheter
- Lasting og kjøring av forhåndsbygde modeller
- Minne- og beregningsbegrensninger i mobilhverdagen
- Strategier for sanntids-inferens
Bygging av AI-funksjoner med Nano Banana
- Integrasjon av tekstgenereringsfunksjonaliteter
- Implementering av bildegenerering og -redigeringsarbeidsflyt
- Kombinering av multimodal inngang i apper
Ytelsesoptimalisering og benchmarking
- Latens- og gennomstrømningsprofiling
- Kvantiserings-, pruning- og modellkomprimeringsteknikker
- Optimalisering av termisk, batteri- og ressursbruk
Sikkerhet og personvern i On-Device AI
- Lokal datahåndtering og overholdelsesvurderinger
- Modellbeskyttelse og sikker kjøring
- Risikoer og mitigate-strategier
Avanserte distribusjonsmønstre
- Hybrid on-device og sky-arbeidsflyt
- Håndtering av offline-først AI-applikasjoner
- Skalering for store brukergrupper
Testing, feilsøking og kontinuerlig forbedring
- CI/CD for AI-aktive mobilapplikasjoner
- Enhets-, integrasjon- og ytelsestesting
- Iterativ modelloppdatering og bakoverkompatibilitet
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Forståelse av mobilapplikasjonsutvikling
- Erfaring med Python, Kotlin eller Swift
- Bekjentskap med maskinlæringkonsepter
Målgruppe
- Mobilutviklere
- AI-ingeniører
- Tekniske professionelle som utforsker on-device AI-distribusjon
14 Timer
Referanser (1)
Flyt, vib og tema i presentasjonen
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maskinoversatt