Struttura del corso

Introduzione all'AI On-Device con Nano Banana

  • Principi fondamentali dell'inferenza on-device
  • Architettura e capacità del modello Nano Banana
  • Considerazioni per il deployment sulle piattaforme mobili

Configurazione e Ambiente di Sviluppo Nano Banana

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

Esecuzione dei Modelli Nano Banana sui Dispositivi Mobili

  • Caricamento ed esecuzione di modelli precompilati
  • Vincoli di memoria e calcolo sul hardware mobile
  • Strategie di inferenza in tempo reale

Creazione di Funzionalità AI con Nano Banana

  • Integrazione di funzionalità di generazione testuale
  • Implementazione di flussi di lavoro di generazione e modifica immagini
  • Combinazione di input multimodalità nelle app

Ottimizzazione delle Prestazioni e Benchmarking

  • Profilatura della latenza e del throughput
  • Tecniche di quantizzazione, pruning e compressione dei modelli
  • Ottimizzazione dell'uso termico, batteria e risorse

Sicurezza e Privacy nell'AI On-Device

  • Gestione dei dati locali e considerazioni di conformità
  • Protezione del modello ed esecuzione sicura
  • Rischi e strategie di mitigazione

Pattern di Deployment Avanzati

  • Workflow ibridi on-device e cloud
  • Gestione delle applicazioni AI offline-first
  • Scalabilità per basi utenti ampie

Test, Debugging e Miglioramento Continuo

  • CI/CD per app mobili con AI abilitata
  • Test unitari, di integrazione e delle prestazioni
  • Aggiornamenti iterativi del modello e compatibilità retrocompatibile

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

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

Audience

  • Sviluppatori mobili
  • Ingegneri AI
  • Professionisti tecnici che esplorano la distribuzione dell'AI on-device
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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