コース概要

Nano Bananaの概要

  • 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
  • 他のデバイス上のAIソリューションとの比較

開発環境のセットアップ

  • Android StudioをAIワークロード向けに準備する
  • Nano Banana SDKの統合
  • プロジェクト設定と依存関係管理

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

  • 低遅延推論の戦略
  • メモリとリソース管理技術
  • ベンチマーク手法と最適化ツール

AI駆動のユーザーエクスペリエンス設計

  • 応答性のあるUI相互作用の実装
  • 非同期タスクとコールバックの処理
  • Android UXガイドラインに沿ったAI動作の調整

デバイス上の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取り扱い
  • プライバシーを保護した推論の技術
  • エンタープライズデプロイメントのコンプライアンス考慮事項

AI機能のデプロイとメンテナンス

  • 埋め込みAIを含むアプリケーションのパッケージ化と公開
  • ローカルモデルのバージョン管理と更新
  • デプロイ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ツールとの組み合わせ
  • 多モーダルAI機能の実装
  • カスタム軽量モデルを使用したアプリケーションの拡張

まとめと次ステップ

要求

  • Androidアプリケーションの基本的な理解
  • KotlinまたはJavaの使用経験
  • モバイルアプリデバッグワークフローの基本的な知識

対象者

  • AI強化アプリを開発するAndroid開発者
  • デバイス上でのMLワークフローを探索するソフトウェアエンジニア
  • Androidで軽量なAIデプロイメントを評価する技術チーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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