Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés az eszközön belüli MI-ba a Nano Bananaval

  • Az eszközön belüli következtetés (inference) alapelvei
  • Nano Banana modell architektúrája és képességei
  • Telepítési szempontok mobil platformok számára

Nano Banana telepítése és fejlesztői környezet

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

Nano Banana modellek futtatása mobil eszközökön

  • Előre készített modellek betöltése és futtatása
  • Méret- és számítóerő-korlátok mobil hardvereken
  • Valós idejű következtetési stratégiák

MI funkciók létrehozása a Nano Bananaval

  • Szövegeneráló funkciók integrálása
  • Képgenerálási és szerkesztési munkafolyamatok implementálása
  • Multimodális bemenetek együttes használata alkalmazásokban

Teljesítményoptimalizálás és benchmarkolás

  • Késleltetés és áteresztőképesség profilozása
  • Kvantizálás, csonkítás és modell kompresszió technikák
  • Hőmérséklet-, akkumulátor- és erőforrás-használat optimalizálása

Biztonság és adatvédelem az eszközön belüli MI-ben

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

Haladó telepítési minták

  • Hibrid eszközön belüli és felhőalapú munkafolyamatok
  • Offline-first MI alkalmazások kezelése
  • Skálázás nagy felhasználói bázisok számára

Tesztelés, hibakeresés és folyamatos fejlesztés

  • CI/CD MI-képes mobilalkalmazásokhoz
  • Egység-, integrációs és teljesítménytesztelés
  • Iteratív modellfrissítések és visszafelé kompatibilitás

Összefoglaló és következő lépések

Követelmények

  • Mobilalkalmazás-fejlesztés alapvető ismerete
  • Tapasztalat Python, Kotlin vagy Swift nyelvekben
  • Machine Learning (MI) fogalmak iránti ismeret

Célcsoport

  • Mobilfejlesztők
  • MI mérnökök
  • Az eszközön belüli MI telepítést vizsgáló szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák