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課程簡介

Nano Banana 簡介

  • 框架概覽及其功能特性
  • 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
  • 項目配置與依賴項管理

使用 Nano Banana API

  • 探索核心 API 方法
  • 加載與管理輕量級模型
  • 執行實時推斷任務

優化 Android 上的 AI 性能

  • 低延遲推斷策略
  • 內存與資源管理技巧
  • 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
  • 將 AI 行為與 Android UX 指南相結合

裝置端 AI 的安全與隱私

  • 確保用戶數據的安全處理
  • 隱私保護推斷技術
  • 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
  • 本地模型版本控制與更新
  • 部署後的性能監控與優化

高級應用場景與整合

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

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 Android 應用基礎知識
  • 擁有 Kotlin 或 Java 開發經驗
  • 熟悉移動應用調試工作流程

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工作流程的軟件工程師
  • 評估在 Android 上部署輕量級 AI 的技術團隊
 14 小時

客戶評論 (1)

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