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

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier