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課程簡介

Nano Banana 簡介

  • 框架及其功能概述
  • 了解架構與處理流程
  • 比較 Nano Banana 與其他裝置端 AI 解決方案

設定開發環境

  • 為 AI 工作負載準備 Android Studio
  • 整合 Nano Banana SDK
  • 專案設定與依賴管理

使用 Nano Banana API

  • 探索核心 API 方法
  • 載入與管理輕量級模型
  • 執行即時推理任務

最佳化 Android 上的 AI 效能

  • 低延遲推理策略
  • 記憶體與資源管理技術
  • 基準測試方法與最佳化工具

設計 AI 驅動的使用者體驗

  • 實作回應式使用者介面互動
  • 處理非同步任務與回呼函式
  • 使 AI 行為符合 Android UX 指南

裝置端 AI 的安全與隱私

  • 確保使用者資料的安全處理
  • 保護隱私的推理技術
  • 企業部署的合規性考量

部署與維護 AI 功能

  • 封裝並發布內建 AI 的應用程式
  • 本地模型版本管理與更新
  • 部署後監控與效能提升

進階應用案例與整合

  • 將 Nano Banana 與現有 Android ML 工具結合
  • 實作多模態 AI 功能
  • 透過客製化輕量級模型擴展應用程式

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解 Android 應用程式基礎知識
  • 具備 Kotlin 或 Java 開發經驗
  • 熟悉行動應用程式除錯工作流程的基本概念

對象

  • 建構具備 AI 增強功能的應用程式的 Android 開發者
  • 探索裝置端機器學習工作流程的軟體工程師
  • 評估在 Android 上進行輕量級 AI 部署的技術團隊
 14 小時

客戶評論 (1)

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