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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ワークロードに向けたAndroid Studioの準備
  • Nano Banana SDKの統合
  • プロジェクト設定と依存関係管理

Nano Banana APIでの作業

  • 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
  • メモリとリソース管理のテクニック
  • ベンチマーク手法と最適化ツール

AI駆動型のユーザー体験の設計

  • レスポンシブな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
  • AndroidのUXガイドラインに合わせたAI動作の調整

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取り扱いの確保
  • プライバシー保護推論のためのテクニック
  • 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機能のデプロイと維持

  • 埋め込みAI付き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ン管理と更新
  • デプロイ後のパフォーマンス監視と改善

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知識

対象読者

  • AI強化アプリを構築するAndroid開発者
  • デバイス上MLワークフローを探求す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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