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Plan du cours

Introduction à Nano Banana

  • Présentation du framework et de ses capacités
  • Comprendre l'architecture et le pipeline de traitement
  • Comparaison de Nano Banana avec d'autres solutions IA on-device

Configuration de l'environnement de développement

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

Travailler avec les API Nano Banana

  • Découverte des méthodes d'API principales
  • Chargement et gestion de modèles légers
  • Exécution de tâches d'inférence en temps réel

Optimisation des performances 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

Conception d'expériences utilisateur pilotées par l'IA

  • Mise en œuvre d'interactions UI réactives
  • Gestion des tâches asynchrones et des callbacks
  • Alignement des comportements IA avec les directives UX Android

Sécurité et confidentialité dans l'IA on-device

  • Garantir un traitement sécurisé des données utilisateur
  • Techniques pour une inférence préservant la vie privée
  • Considérations de conformité pour les déploiements d'entreprise

Déploiement et maintenance des fonctionnalités IA

  • Emballage et publication d'applications avec IA embarquée
  • Gestion des versions et mise à jour des modèles locaux
  • Surveillance et amélioration des performances après déploiement

Cas d'usage avancés et intégrations

  • Combinaison de Nano Banana avec les outils ML Android existants
  • Mise en œuvre de fonctionnalités IA multimodales
  • Extension des applications avec des modèles légers personnalisés

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux des applications Android
  • Expérience avec Kotlin ou Java
  • Familiarité de base avec les flux de travail de débogage d'applications mobiles

Public cible

  • Développeurs Android créant des applications enrichies par l'IA
  • Ingénieurs logiciels explorant les flux de travail ML on-device
  • Équipes techniques évaluant le déploiement d'IA légère sur Android
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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