課程簡介

Nano Banana 簡介

  • 框架概述及其功能。
  • 理解架構與處理流程。
  • 與其他設備端 AI 解決方案的比較。

開發環境設置

  • 爲 AI 工作負載準備 Android Studio。
  • 集成 Nano Banana SDK。
  • 項目配置與依賴管理。

使用 Nano Banana API

  • 探索核心 API 方法。
  • 加載和管理輕量級模型。
  • 即時執行推理任務。

優化 Android 上的 AI 性能

  • 低延遲推理策略。
  • 內存與資源管理技術。
  • 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 交互。
  • 處理異步任務與回調。
  • 使 AI 行爲符合 Android UX 指南。

設備端 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。

部署與維護 AI 功能

  • 打包併發布嵌入 AI 的應用。
  • 本地模型的版本控制與更新。
  • 部署後的性能監控與改進。

高級用例與集成

  • 將 Nano Banana 與現有 Android ML 工具結合。
  • 實現多模態 AI 功能。
  • 使用自定義輕量級模型擴展應用。

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解 Android 應用基礎知識。
  • 具備 Kotlin 或 Java 經驗。
  • 基本熟悉移動應用調試流程。

受衆

  • 開發 AI 增強型應用的 Android 開發者。
  • 探索設備端機器學習工作流程的軟件工程師。
  • 評估 Android 上輕量級 AI 部署的技術團隊。
 14 時間:

客戶評論 (1)

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