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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à Nano Banana

  • Aperçu du framework et de ses capacités
  • Comprendre l'architecture et le pipeline de traitement
  • Comparer Nano Banana avec d'autres solutions d'IA sur l'appareil

Configuration de l'environnement de développement

  • Préparer Android Studio pour les charges de travail d'IA
  • Intégrer le SDK Nano Banana
  • Configuration du projet et gestion des dépendances

Travailler avec les API Nano Banana

  • Explorer les méthodes d'API principales
  • Charger et gérer des modèles légers
  • Exécuter des tâches d'inférence en temps réel

Optimisation des performances de l'IA sur Android

  • Stratégies pour une inférence à faible latence
  • Techniques de gestion de la mémoire et des ressources
  • Approches de benchmarking et outils d'optimisation

Concevoir des expériences utilisateur pilotées par l'IA

  • Mettre en œuvre des interactions UI réactives
  • Gérer les tâches asynchrones et les rappels (callbacks)
  • Aligner les comportements de l'IA avec les directives UX d'Android

Sécurité et vie privée dans l'IA sur l'appareil

  • Assurer le traitement sécurisé des données utilisateur
  • Techniques d'inférence préservant la vie privée
  • Considérations relatives à la conformité pour les déploiements d'entreprise

Déploiement et maintenance des fonctionnalités d'IA

  • Emballer et publier des applications avec IA intégrée
  • Gestion des versions et mise à jour des modèles locaux
  • Suivi et amélioration des performances après déploiement

Cas d'utilisation avancés et intégrations

  • Combiner Nano Banana avec les outils ML Android existants
  • Implémenter des fonctionnalités d'IA multimodales
  • Étendre les applications avec des modèles personnalisés légers

Conclusion et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les fondamentaux des applications Android
  • Expérience avec Kotlin ou Java
  • Notions de base des flux de débogage des applications mobiles

Public cible

  • Développeurs Android créant des applications enrichies par l'IA
  • Ingénieurs logiciels explorant les flux de travail ML sur l'appareil
  • Équipes techniques évaluant le déploiement d'une IA légère sur Android

Nombre de participants


Prix par participant

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