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課程簡介

使用 Nano Banana 認識裝置端 AI

  • 裝置端推理的核心原則
  • Nano Banana 模型架構與能力
  • 移動平台部署的考量因素

Nano Banana 設置與開發環境

  • 安裝 Nano Banana SDK 工具
  • 配置 Android 和 iOS 構建環境
  • 管理依賴項和版本兼容性

在移動裝置上運行 Nano Banana 模型

  • 加載和執行預構建模型
  • 移動硬體上的內存和計算限制
  • 實時推理策略

使用 Nano Banana 構建 AI 功能

  • 整合文本生成功能
  • 實現圖像生成和編輯工作流
  • 在應用程式中結合多模態輸入

性能優化與基準測試

  • 延遲和吞吐量分析
  • 量化、剪枝和模型壓縮技術
  • 熱、電池和資源使用優化

裝置端 AI 的安全與隱私

  • 本地數據處理和合規性考量
  • 模型保護和安全執行
  • 風險和緩解策略

高級部署模式

  • 裝置端與雲端的混合工作流
  • 管理離線優先的 AI 應用程式
  • 擴展以服務於大量用戶

測試、除錯與持續改進

  • 針對 AI 驅動移動應用程式的 CI/CD
  • 單元測試、集成測試和性能測試
  • 迭代式模型更新和後向兼容性

總結與後續步驟

最低要求

  • 對移動應用程式開發的理解
  • 使用 Python、Kotlin 或 Swift 的經驗
  • 熟悉機器學習概念

受眾對象

  • 移動開發人員
  • AI 工程師
  • 探索裝置端 AI 部署的技術專業人員
 14 小時

客戶評論 (1)

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