课程大纲

设备端AI与Nano Banana简介

  • 设备端推理的核心原则。
  • Nano Banana模型架构与功能。
  • 移动平台的部署考虑。

Nano Banana设置与开发环境

  • 安装Nano Banana SDK工具。
  • 配置Android和iOS构建环境。
  • 管理依赖项和版本兼容性。

在移动设备上运行Nano Banana模型

  • 加载并执行预构建模型。
  • 移动硬件上的内存与计算限制。
  • 实时推理策略。

使用Nano Banana构建AI功能

  • 集成文本生成功能。
  • 实现图像生成与编辑工作流。
  • 在应用中结合多模态输入。

性能优化与基准测试

  • 延迟与吞吐量分析。
  • 量化、剪枝与模型压缩技术。
  • 热管理、电池与资源使用优化。

设备端AI的安全与隐私

  • 本地数据处理与合规考虑。
  • 模型保护与安全执行。
  • 风险与缓解策略。

高级部署模式

  • 设备端与云端的混合工作流。
  • 管理离线优先的AI应用。
  • 面向大规模用户群体的扩展。

测试、调试与持续改进

  • AI驱动移动应用的CI/CD。
  • 单元、集成与性能测试。
  • 迭代模型更新与向后兼容性。

总结与后续步骤

要求

  • 了解移动应用开发。
  • 有Python、Kotlin或Swift经验。
  • 熟悉机器学习概念。

目标受众

  • 移动开发者。
  • AI工程师。
  • 探索设备端AI部署的技术专业人士。
 14 小时

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