コース概要

Nano Bananaを使用したデバイス内AIの概要

  • デバイス内推論の基本原理
  • Nano Bananaモデルアーキテクチャと機能
  • モバイルプラットフォームでの展開に関する考慮事項

Nano Bananaのセットアップと開発環境

  • Nano Banana SDKツールのインストール
  • AndroidおよびiOSビルド環境の設定
  • 依存関係とバージョン互換性の管理

モバイルデバイスでのNano Bananaモデルの実行

  • 事前構築済みモデルの読み込みと実行
  • モバイルハードウェアにおけるメモリと計算制約
  • 実時間推論戦略

Nano Bananaを使用したAI機能の構築

  • テキスト生成機能の統合
  • 画像生成と編集ワークフローの実装
  • アプリケーション内でのマルチモーダル入力の組み合わせ

パフォーマンスの最適化とベンチマーク

  • レイテンシとスループットのプロファイリング
  • 量子化、プルーニング、モデル圧縮技術
  • 熱、バッテリー、リソース使用量の最適化

デバイス内AIのセキュリティとプライバシー

  • ローカルデータ処理とコンプライアンスに関する考慮事項
  • モデル保護とセキュア実行
  • リスクと緩和戦略

高度な展開パターン

  • デバイス内とクラウドのハイブリッドワークフロー
  • オフライン優先AIアプリケーションの管理
  • 大規模なユーザーベースへのスケーリング

テスト、デバッグ、継続的な改善

  • AI搭載モバイルアプリのCI/CD
  • 単体テスト、統合テスト、パフォーマンステスト
  • 反復的なモデル更新とバージョン間互換性

まとめと次なるステップ

要求

  • モバイルアプリケーション開発の理解
  • Python、Kotlin、またはSwiftの経験
  • 機械学習概念へのなじみ

対象者

  • モバイル開発者
  • AIエンジニア
  • デバイス内AI展開を探索する技術専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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