Kurzusleírás

Bevezetés az On-Device AI-ba Nano Banana-val

  • Az on-device inferencia alapelvei
  • A Nano Banana modell architektúrája és képességei
  • Üzembehelyezési szempontok mobil platformokon

Nano Banana beállítása és fejlesztői környezet

  • Nano Banana SDK eszközök telepítése
  • Android és iOS build környezetek konfigurálása
  • Függőségek és verziókompatibilitás kezelése

Nano Banana modellek futtatása mobil eszközökön

  • Előre épített modellek betöltése és futtatása
  • Memória- és számítási korlátok mobil hardveren
  • Valós idejű inferencia stratégiák

AI funkciók készítése Nano Banana-val

  • Szöveggeneráló funkciók integrálása
  • Képgenerálás és szerkesztési munkafolyamatok implementálása
  • Multimodális bemenetek kombinálása alkalmazásokban

Teljesítményoptimalizálás és teljesítménytesztelés

  • Késleltetés és átviteli sebesség profilozása
  • Kvantálás, metszés és modelltömörítési technikák
  • Hőmérséklet, akkumulátor és erőforrás-használat optimalizálása

Biztonság és adatvédelem az On-Device AI-ban

  • Helyi adatkezelés és megfelelőségi szempontok
  • Modellvédelem és biztonságos végrehajtás
  • Kockázatok és enyhítési stratégiák

Speciális üzembehelyezési minták

  • Hibrid on-device és felhőalapú munkafolyamatok
  • Offline-first AI alkalmazások kezelése
  • Skálázás nagy felhasználói bázisokra

Tesztelés, hibakeresés és folyamatos fejlesztés

  • CI/CD AI-kompatibilis mobilalkalmazásokhoz
  • Egységtesztelés, integrációs és teljesítménytesztelés
  • Iteratív modellfrissítések és visszafelé kompatibilitás

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Mobilalkalmazás-fejlesztés ismerete
  • Tapasztalat Python, Kotlin vagy Swift nyelven
  • Gépi tanulási fogalmak ismerete

Közönség

  • Mobilfejlesztők
  • AI mérnökök
  • Technikai szakemberek, akik az on-device AI üzembe helyezést vizsgálják
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák