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期間 14 時間
コース概要
Nano Bananaの紹介
- フレームワークとその機能の概要
- アーキテクチャと処理パイプラインの理解
- Nano Bananaと他のデバイス上AIソリューションの比較
開発環境のセットアップ
- AIワークロードのためのAndroid Studioの準備
- Nano Banana SDKの統合
- プロジェクトの設定と依存関係の管理
Nano Banana APIの使用
- コアAPIメソッドの探索
- 軽量モデルの読み込みと管理
- リアルタイムでの推論タスクの実行
AndroidでのAIパフォーマンスの最適化
- 低レイテンシ推論のための戦略
- メモリとリソースの管理技術
- ベンチマーク手法と最適化ツール
AI駆動型ユーザーエクスペリエンスの設計
- 反応性の高いUIインタラクションの実装
- 非同期タスクとコールバックの処理
- AI動作とAndroid UXガイドラインの整合性確保
デバイス上AIにおけるセキュリティとプライバシー
- ユーザーデータの安全な処理の確保
- プライバシー保護推論のための技術
- エンタープライズデプロイメントにおけるコンプライアンス上の考慮事項
AI機能のデプロイメントとメンテナンス
- 組み込みAIを含むアプリケーションのパッケージングと公開
- ローカルモデルのバージョニングと更新
- デプロイメント後のパフォーマンスの監視と改善
高度なユースケースと統合
- 既存のAndroid MLツールとのNano Bananaの組み合わせ
- マルチモーダルAI機能の実装
- カスタム軽量モデルによるアプリケーションの拡張
まとめと次のステップ
要求
- Androidアプリケーションの基礎知識
- KotlinまたはJavaの経験
- モバイルアプリのデバッグワークフローに関する基本的な習熟度
対象者
- AI強化アプリを構築しているAndroid開発者
- デバイス上のMLワークフローを探求しているソフトウェアエンジニア
- Androidでの軽量AIデプロイメントを評価している技術チーム
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