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 课程时长 14 小时

课程大纲

Nano Banana简介

  • 框架及其能力概述
  • 理解架构和处理流程
  • Nano Banana与其他设备端AI解决方案的比较

搭建开发环境

  • 为AI工作负载准备Android Studio
  • 集成Nano Banana SDK
  • 项目配置和依赖管理

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
  • 内存和资源管理技术
  • 基准测试方法和优化工具

设计AI驱动的用户体验

  • 实现响应式UI交互
  • 处理异步任务和回调
  • 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虑

部署和维护AI功能

  • 打包和发布嵌入AI的应用
  • 版本管理和更新本地模型
  • 部署后监控和改进性能

高级用例和集成

  • 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

总结与后续步骤

要求

  • 了解Android应用基础知识
  • 有Kotlin或Java经验
  • 熟悉移动应用调试流程

目标受众

  • 构建AI增强应用的Android开发者
  • 探索设备端机器学习工作流的软件工程师
  • 评估Android轻量级AI部署的技术团队

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