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Struttura del corso

Introduzione all'IA on-device con Nano Banana

  • Principi fondamentali dell'inferenza on-device
  • Architettura e capacità dei modelli Nano Banana
  • Aspetti da considerare per il deployment su piattaforme mobili

Configurazione di Nano Banana e ambiente di sviluppo

  • Installazione degli strumenti SDK di Nano Banana
  • Configurazione degli ambienti di build per Android e iOS
  • Gestione delle dipendenze e della compatibilità delle versioni

Esecuzione dei modelli Nano Banana su dispositivi mobili

  • Caricamento ed esecuzione di modelli precompilati
  • Vincoli di memoria e potenza di calcolo sull'hardware mobile
  • Strategie per l'inferenza in tempo reale

Sviluppo di funzionalità AI con Nano Banana

  • Integrazione di funzionalità di generazione del testo
  • Implementazione di workflow per la generazione e la modifica delle immagini
  • Combinazione di input multimodali nelle applicazioni

Ottimizzazione delle prestazioni e benchmarking

  • Profilazione della latenza e dello throughput
  • Tecniche di quantizzazione, potatura e compressione dei modelli
  • Ottimizzazione dell'utilizzo termico, della batteria e delle risorse

Sicurezza e privacy nell'IA on-device

  • Gestione dei dati locali e considerazioni sulla conformità
  • Tutela dei modelli ed esecuzione sicura
  • Rischi e strategie di mitigazione

Pattern di deployment avanzati

  • Workflow ibridi on-device e cloud
  • Gestione di applicazioni AI offline-first
  • Scalabilità per un'ampia base di utenti

Test, debug e miglioramento continuo

  • CI/CD per app mobili abilitate all'IA
  • Test unitari, di integrazione e delle prestazioni
  • Aggiornamenti iterativi dei modelli e compatibilità retroattiva

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dello sviluppo di applicazioni mobili
  • Esperienza con Python, Kotlin o Swift
  • Familiarità con i concetti del machine learning

Pubblico di riferimento

  • Sviluppatori mobile
  • Ingegneri AI
  • Professionisti tecnici interessati all'implementazione dell'IA on-device
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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