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期間 14 時間
コース概要
Nano Bananaによるデバイス内AIの概要
- デバイス内推論のコア原則
- Nano Bananaモデルのアーキテクチャと機能
- モバイルプラットフォームにおける展開上の考慮事項
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のビルド環境の構成
- 依存関係の管理とバージョン互換性
モバイルデバイスでのNano Bananaモデルの実行
- プレビルトモデルの読み込みと実行
- モバイルハードウェアのメモリと計算リソースの制約
- リアルタイム推論戦略
Nano BananaによるAI機能の構築
- テキスト生成功能の統合
- 画像生成および編集ワークフローの実装
- アプリにおける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キング
- 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
- ローカルデータの取り扱いとコンプライアンス上の考慮事項
- モデルの保護と安全な実行
- 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
- オフラインファーストなAIアプリケーションの管理
- 大規模なユーザーベース向けのスケーリング
テスト、デバッグ、継続的な改善
- AI対応モバイルアプリ向けのCI/CD
- ユニットテスト、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後方互換性
まとめと次のステップ
要求
- モバイルアプリケーション開発への理解
- Python、Kotlin、またはSwiftの経験
- 機械学習の概念への習熟
対象者
- モバイル開発者
- AIエンジニア
- デバイス内AIの展開を探求している技術プロフェッショナル
お客様の声 (1)
プレゼンテーションにおける流れ、雰囲気、およびトピック
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
コース - Google Gemini AI for Data Analysis
機械翻訳