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課程時長 14 時間:
課程簡介
Nano Banana裝置端AI簡介
- 裝置端推論的核心原則
- Nano Banana模型架構與功能
- 行動平台的部署考量
Nano Banana設定與開發環境
- 安裝Nano Banana SDK工具
- 設定Android與iOS建置環境
- 管理相依性與版本相容性
在行動裝置上執行Nano Banana模型
- 載入與執行預建模型
- 行動硬體的記憶體與運算限制
- 即時推論策略
使用Nano Banana建構AI功能
- 整合文字生成功能
- 實作圖像生成與編輯流程
- 在應用程式中結合多模態輸入
效能最佳化與基準測試
- 延遲與吞吐量剖析
- 量化、剪枝與模型壓縮技術
- 熱度、電池與資源使用最佳化
裝置端AI的安全與隱私
- 本地資料處理與合規考量
- 模型保護與安全執行
- 風險與緩解策略
進階部署模式
- 裝置端與雲端混合工作流程
- 管理離線優先的AI應用程式
- 為大量使用者擴展
測試、除錯與持續改善
- AI行動應用程式的CI/CD
- 單元、整合與效能測試
- 迭代模型更新與向後相容性
總結與後續步驟
最低要求
- 具備行動應用程式開發的知識
- 具備Python、Kotlin或Swift的經驗
- 熟悉機器學習概念
目標學員
- 行動開發者
- AI工程師
- 探索裝置端AI部署的技術專業人員
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯