Intrati in legatura
 Durata 14 ore

Schița de curs

Introducere în Nano Banana

  • Prezentarea generală a framework-ului și a capabilităților sale
  • Înțelegerea arhitecturii și a pipeline-ului de procesare
  • Compararea Nano Banana cu alte soluții AI on-device

Configurarea mediului de dezvoltare

  • Pregătirea Android Studio pentru sarcini AI
  • Integrarea SDK-ului Nano Banana
  • Configurarea proiectului și gestionarea dependențelor

Lucrul cu API-urile Nano Banana

  • Explorarea metodelor API de bază
  • Încărcarea și gestionarea modelelor ușoare
  • Executarea sarcinilor de inferență în timp real

Optimizarea performanței AI pe Android

  • Strategii pentru inferență cu latență redusă
  • Tehnici de gestionare a memoriei și a resurselor
  • Abordări de benchmarking și instrumente de optimizare

Proiectarea experiențelor de utilizator bazate pe AI

  • Implementarea interacțiunilor UI responsive
  • Gestionarea sarcinilor asincrone și a callback-urilor
  • Alinierea comportamentelor AI la ghidurile UX Android

Securitate și confidențialitate în AI on-device

  • Asigurarea gestionării sigure a datelor utilizatorilor
  • Tehnici pentru inferență care protejează confidențialitatea
  • Considerații de conformitate pentru implementări enterprise

Implementarea și întreținerea funcționalităților AI

  • Împachetarea și publicarea aplicațiilor cu AI integrat
  • Versionarea și actualizarea modelelor locale
  • Monitorizarea și îmbunătățirea performanței după implementare

Cazuri de utilizare avansate și integrări

  • Combinarea Nano Banana cu instrumentele ML Android existente
  • Implementarea funcționalităților AI multimodale
  • Extinderea aplicațiilor cu modele ușoare personalizate

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Înțelegerea noțiunilor fundamentale ale aplicațiilor Android
  • Experiență cu Kotlin sau Java
  • Familiaritate de bază cu fluxurile de debugging ale aplicațiilor mobile

Public țintă

  • Dezvoltatori Android care creează aplicații îmbunătățite cu AI
  • Ingineri software care explorează fluxuri de lucru ML on-device
  • Echipe tehnice care evaluează implementarea AI ușoare pe Android

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite