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課程時長 14 時間:
課程簡介
Nano Banana 簡介
- 框架概覽及其功能
- 理解架構與處理管道
- Nano Banana 與其他裝置端 AI 方案的比較
開發環境設置
- 為 AI 工作負載準備 Android Studio
- 整合 Nano Banana SDK
- 專案配置與依賴管理
使用 Nano Banana API
- 探索核心 API 方法
- 載入及管理輕量級模型
- 執行即時推理任務
在 Android 上優化 AI 效能
- 低延遲推理策略
- 記憶體與資源管理技術
- 基準測試方法與優化工具
設計 AI 驅動的用戶體驗
- 實現響應式 UI 互動
- 處理非同步任務與回調
- 使 AI 行為符合 Android UX 指南
裝置端 AI 的安全與隱私
- 確保用戶數據的安全處理
- 隱私保護推理技術
- 企業部署的合規性考量
AI 功能的部署與維護
- 打包並發布內嵌 AI 的應用
- 本地模型的版本控制與更新
- 部署後監控與效能改進
進階用例與整合
- 將 Nano Banana 與現有 Android ML 工具結合
- 實現多模態 AI 功能
- 使用自訂輕量級模型擴展應用
總結與後續步驟
最低要求
- 了解 Android 應用基礎
- 具備 Kotlin 或 Java 使用經驗
- 熟悉移動應用調試流程
受眾對象
- 構建 AI 增強型應用的 Android 開發者
- 探索裝置端機器學習流程的軟體工程師
- 評估在 Android 上部署輕量級 AI 的技術團隊
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