Ta kontakt

Kursplan

Innledning til Nano Banana

  • Generelt om rammeverket og dets evner
  • Forståelse av arkitekturen og bearbeidingsrørledningen
  • Sammenligning av Nano Banana med andre on-device AI-løsninger

Innretting av utviklingsmiljøet

  • Forberedelse av Android Studio for AI-arbeidslast
  • Integrasjon av Nano Banana SDK
  • Prosjektoppsett og avhengighetsstyring

Arbeide med Nano Banana APIer

  • Utforsking av sentrale API-metoder
  • Lasting og administrasjon av lettvægts modeller
  • Kjøring av inferanseoppgaver i sanntid

Optimering av AI ytelse på Android

  • Strategier for lav latens inferanse
  • Minne- og ressursstyringsteknikker
  • Benchmarking tilnærminger og optimeringsverktøy

Design av AI-drevne brukeropplevelser

  • Implementering av responsiv UI-interaksjon
  • Behandling av asynkrone oppgaver og callbacks
  • Justering av AI-atferd med Android UX-retningslinjer

Sikkerhet og personvern i on-device AI

  • Sikring av sikker håndtering av brukerdata
  • Teknikker for personvernbeskyttende inferanse
  • Overholdelse av regelverk for enterprise-implementeringer

Utrulling og vedlikehold av AI-funksjoner

  • Pakking og utgivelse av applikasjoner med innebygd AI
  • Versjonering og oppdatering av lokale modeller
  • Overvåking og forbedring av ytelse etter utrulling

Avanserte bruksområder og integrasjoner

  • Kombinering av Nano Banana med eksisterende Android ML-verktøy
  • Implementering av multimodale AI-funksjoner
  • Utvidelse av applikasjoner med egne lettvægts modeller

Oppsummering og neste trinn

Krav

  • Forståelse av Android applikasjon grunnleggende funksjoner
  • Erfaring med Kotlin eller Java
  • Grunnleggende kjennskap til feilsøkingsarbeidsflyter for mobilapper

Målgruppe

  • Android-utviklere som bygger AI-forbedredeapper
  • Programvareingeniører som utforsker on-device ML arbeidsflyter
  • Tekniske team som vurderer lettvægts AI implementering på Android
 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier