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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

人數


每位參與者的報價

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