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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
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