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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
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