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

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