使用 Nano Banana 建構裝置端 AI 應用程式培訓
Nano Banana 是一款專為快速、高效的裝置端 AI 執行而經過優化的專業模型。
本課程由講師主導，以實時授課形式進行（可選擇線上或現場授課），主要面向希望在不依賴雲端基礎設施的情況下，使用 Nano Banana 設計並部署 AI 驅動型移動應用程式的中级實務人員。
完成本課程後，學員應能夠：
- 直接在行動裝置上實作 Nano Banana 模型。
- 針對效能與能耗優化 AI 工作負載。
- 在行動應用程式中整合文字與影像生成功能。
- 對裝置端推理管道進行問題排查、基準測試及優化。
課程形式
- 由講師引導的演示與協作式討論。
- 專注於真實世界應用場景的實務練習。
- 在實時移動環境中進行實作開發與測試。
課程客製化選項
- 若您需要客製化版本的課程，請聯繫我們討論客製化選項。
課程簡介
使用 Nano Banana 進行裝置端 AI 介紹
- 裝置端推理的核心原則
- Nano Banana 模型的架構與能力
- 移動平台的部署考量
Nano Banana 設定與開發環境
- 安裝 Nano Banana SDK 工具
- 配置 Android 和 iOS 建置環境
- 管理相依套件與版本相容性
在行動裝置上執行 Nano Banana 模型
- 載入並執行預建模型
- 行動硬體上的記憶體與計算資源限制
- 即時推理策略
使用 Nano Banana 建構 AI 功能
- 整合文字生成功能
- 實作影像生成與編輯工作流
- 在應用程式中結合多模態輸入
效能優化與基準測試
- 延遲與吞吐量分析
- 量化、剪枝及模型壓縮技術
- 熱管理、電池及資源使用優化
裝置端 AI 的安全性與隱私
- 本地資料處理與合規性考量
- 模型保護與安全執行
- 風險與緩解策略
進階部署模式
- 裝置端與雲端混合工作流
- 管理離線優先的 AI 應用程式
- 針對大規模用戶基礎的擴展性設計
測試、除錯與持續改進
- AI 驅動型行動應用程式的 CI/CD
- 單元測試、整合測試與效能測試
- 模型的迭代更新與向後相容性
總結與下一步驟
最低要求
- 具備移動應用程式開發的相關知識
- 擁有 Python、Kotlin 或 Swift 的開發經驗
- 熟悉機器學習的基本概念
目標受眾
- 移動開發工程師
- AI 工程師
- 探索裝置端 AI 部署的技術專業人員
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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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
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- 設定並使用 Google Gemini AI 執行各項 AI 任務。
- 實作文本到文本及圖像到文本的轉換功能。
- 建構基礎的 AI 驅動應用。
- 探索 Google Gemini AI 的進階功能與客製化選項。
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- 理解人工智慧在內容創作中的角色。
- 設定並使用 Google Gemini AI 來生成及優化內容。
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