Kom i kontakt

Kursplan

Introduktion till on-device AI med Nano Banana

  • Grundläggande principer för on-device inferens
  • Nano Banana-modellens arkitektur och funktioner
  • Distributionsoverväganden för mobila plattformar

Inställning av Nano Banana och utvecklingsmiljö

  • Installation av Nano Banana SDK-verktyg
  • Konfigurering av build-miljöer för Android och iOS
  • Hantering av beroenden och versionskompatibilitet

Körande av Nano Banana-modeller på mobila enheter

  • Lastrande och exekverande av färdiga modeller
  • Minnes- och beräkningsbegränsningar på mobilhardware
  • Strategier för realtidsinferens

Byggande av AI-funktioner med Nano Banana

  • Integrering av textgenereringsfunktioner
  • Implementering av bildgenererings- och redigeringsarbetsflöden
  • Kombinering av multimodala indata i appar

Prestadsoptimering och benchmarkning

  • Profilering av latens och genomsats
  • Kvantifiering, beskärning och teknik för modellkomprimering
  • Optimering av termisk användning, batteritid och resursanvändning

Säkerhet och integritet i on-device AI

  • Hantering av lokal data och överväganden kring efterlevnad
  • Modellskydd och säker exekvering
  • Risker och mitigeringsstrategier

Avancerade distributionsmönster

  • Hybrida arbetsflöden mellan on-device och moln
  • Hantering av offline-first AI-applikationer
  • Skalning för stora användarbasers

Testning, felsökning och kontinuerlig förbättring

  • CI/CD för AI-aktiverade mobila appar
  • Enhetstestning, integrationstestning och prestandatestning
  • Iterativa modelluppdateringar och bakåtkompatibilitet

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Förståelse för utveckling av mobila appar
  • Erfarenhet med Python, Kotlin eller Swift
  • Kännedom till maskininlärningskoncept

Målgrupp

  • Mobilutvecklare
  • AI-ingenjörer
  • Techniska specialister som utforskar on-device AI-distribution
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (1)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier