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课程大纲

纳米香蕉简介

  • 框架概览及其能力
  • 理解架构与处理流水线
  • 纳米香蕉与其他端侧 AI 方案的对比

搭建开发环境

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

使用 Nano Banana API

  • 探索核心 API 方法
  • 加载与管理轻量级模型
  • 实时执行推理任务

优化 Android 上的 AI 性能

  • 低延迟推理策略
  • 内存与资源管理技巧
  • 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

端侧 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
  • 本地模型的版本管理与更新
  • 部署后的性能监控与优化

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

总结与后续步骤

要求

  • 了解 Android 应用基础
  • 具备 Kotlin 或 Java 开发经验
  • 熟悉移动应用调试流程

适用人群

  • 构建 AI 增强型应用的 Android 开发者
  • 探索端侧机器学习流程的软件工程师
  • 评估在 Android 上部署轻量级 AI 的技术团队
 14 小时

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