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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)

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