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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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