Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI na urządzeniach mobilnych z Nano Banana

  • Podstawowe zasady wnioskowania na urządzeniu
  • Architektura i możliwości modelu Nano Banana
  • Rozważania dotyczące wdrożenia na platformach mobilnych

Konfiguracja środowiska rozwijaniaNano Banana

  • Instalowanie narzędzi SDK Nano Banana
  • Konfigurowanie środowisk kompilacji Android i iOS
  • Zarządzanie zależnościami i zgodnością wersji

Uruchamianie modeli Nano Banana na urządzeniach mobilnych

  • Ładowanie i wykonywanie prezbudowanych modeli
  • Ograniczenia pamięciowe i obliczeniowe na sprzęcie mobilnym
  • Strategie wnioskowania w czasie rzeczywistym

Tworzenie funkcji AI z Nano Banana

  • Integracja funkcji generowania tekstu
  • Implementacja przepływów pracy generowania i edytowania obrazów
  • Kombinowanie wielomodalnych wejść w aplikacjach

Optymalizacja wydajności i benchmarking

  • Profilowanie opóźnień i przepustowości
  • Techniki kwantyzacji, cięcia i kompresji modeli
  • Optymalizacja zużycia ciepła, baterii i zasobów

Bezpieczeństwo i prywatność w AI na urządzeniach

  • Obsługa lokalnych danych i rozważania dotyczące zgodności
  • Ochrona modelu i bezpieczne wykonywanie
  • Ryzyka i strategie zabezpieczenia

Zaawansowane wzorce wdrożenia

  • Hybrydowe przepływy pracy na urządzeniach i w chmurze
  • Zarządzanie aplikacjami AI działającymi w trybie offline-first
  • Skalowanie dla dużych baz użytkowników

Testowanie, debugowanie i ciągłe doskonalenie

  • CI/CD dla aplikacji mobilnych z AI
  • Testy jednostkowe, integracyjne i wydajnościowe
  • Iteracyjne aktualizacje modeli i zgodność wsteczna

Podsumowanie i dalsze kroki

Wymagania

  • Zrozumienie rozwijania aplikacji mobilnych
  • Doświadczenie z Pythonem, Kotlinem lub Swift
  • Zapoznanie się z pojęciami machine learningu

Adresaci

  • Deweloperzy mobilni
  • Inżynierowie AI
  • Technicy badający wdrożenia AI na urządzeniach
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie