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課程簡介

Nano Banana 與設備端 AI 入門

  • 設備端推理的核心原理。
  • Nano Banana 模型架構與能力介紹。
  • 行動平台的部署考量因素。

Nano Banana 設定與開發環境

  • Nano Banana SDK 工具安裝。
  • Android 與 iOS 建置環境配置。
  • 相依性管理與版本相容性處理。

在行動裝置上執行 Nano Banana 模型

  • 載入並執行預建模型。
  • 了解行動硬體上的記憶體與運算限制。
  • 即時推理策略應用。

使用 Nano Banana 建構 AI 功能

  • 整合文字生成功能。
  • 實施圖像生成與編輯工作流程。
  • 在應用中結合多模態輸入。

效能最佳化與基準測試

  • 延遲與吞吐量分析。
  • 量化、剪枝及模型壓縮技術。
  • 熱能、電池及資源使用量最佳化。

設備端 AI 的安全與隱私

  • 本地資料處理與合規性考量。
  • 模型保護與安全執行機制。
  • 潛在風險與緩解策略。

進階部署模式

  • 混合式設備端與雲端工作流程。
  • 管理以離線為主的 AI 應用。
  • 支援大量用戶群的擴展方案。

測試、偵錯與持續改進

  • AI 驅動行動應用的 CI/CD 實務。
  • 單元、整合及效能測試。
  • 模型迭代更新與向後相容性管理。

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備行動應用程序開發的基礎知識。
  • 擁有 Python、Kotlin 或 Swift 的使用經驗。
  • 熟悉機器學習相關概念。

目標受眾

  • 行動開發人員。
  • AI 工程師。
  • 探索設備端 AI 部署的技術專業人士。
 14 小時

客戶評論 (1)

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