課程簡介

設備端AI與Nano Banana簡介

  • 設備端推理的核心原則。
  • Nano Banana模型架構與功能。
  • 移動平臺的部署考慮。

Nano Banana設置與開發環境

  • 安裝Nano Banana SDK工具。
  • 配置Android和iOS構建環境。
  • 管理依賴項和版本兼容性。

在移動設備上運行Nano Banana模型

  • 加載並執行預構建模型。
  • 移動硬件上的內存與計算限制。
  • 即時推理策略。

使用Nano Banana構建AI功能

  • 集成文本生成功能。
  • 實現圖像生成與編輯工作流。
  • 在應用中結合多模態輸入。

性能優化與基準測試

  • 延遲與吞吐量分析。
  • 量化、剪枝與模型壓縮技術。
  • 熱管理、電池與資源使用優化。

設備端AI的安全與隱私

  • 本地數據處理與合規考慮。
  • 模型保護與安全執行。
  • 風險與緩解策略。

高級部署模式

  • 設備端與雲端的混合工作流。
  • 管理離線優先的AI應用。
  • 面向大規模用戶羣體的擴展。

測試、調試與持續改進

  • AI驅動移動應用的CI/CD。
  • 單元、集成與性能測試。
  • 迭代模型更新與向後兼容性。

總結與後續步驟

最低要求

  • 瞭解移動應用開發。
  • 有Python、Kotlin或Swift經驗。
  • 熟悉機器學習概念。

目標受衆

  • 移動開發者。
  • AI工程師。
  • 探索設備端AI部署的技術專業人士。
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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