感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
Nano Banana 简介
- 框架概述及其功能。
- 理解架构与处理流程。
- 与其他设备端 AI 解决方案的比较。
开发环境设置
- 为 AI 工作负载准备 Android Studio。
- 集成 Nano Banana SDK。
- 项目配置与依赖管理。
使用 Nano Banana API
- 探索核心 API 方法。
- 加载和管理轻量级模型。
- 实时执行推理任务。
优化 Android 上的 AI 性能
- 低延迟推理策略。
- 内存与资源管理技术。
- 基准测试方法与优化工具。
设计 AI 驱动的用户体验
- 实现响应式 UI 交互。
- 处理异步任务与回调。
- 使 AI 行为符合 Android UX 指南。
设备端 AI 的安全与隐私
- 确保用户数据的安全处理。
- 隐私保护推理技术。
- 企业部署的合规性考量。
部署与维护 AI 功能
- 打包并发布嵌入 AI 的应用。
- 本地模型的版本控制与更新。
- 部署后的性能监控与改进。
高级用例与集成
- 将 Nano Banana 与现有 Android ML 工具结合。
- 实现多模态 AI 功能。
- 使用自定义轻量级模型扩展应用。
总结与下一步
要求
- 了解 Android 应用基础知识。
- 具备 Kotlin 或 Java 经验。
- 基本熟悉移动应用调试流程。
受众
- 开发 AI 增强型应用的 Android 开发者。
- 探索设备端机器学习工作流程的软件工程师。
- 评估 Android 上轻量级 AI 部署的技术团队。
14 小时
客户评论 (1)
演讲中的流程、氛围与主题
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
课程 - Google Gemini AI for Data Analysis
机器翻译