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 Durata 14 ore

Struttura del corso

Introduzione a Nano Banana

  • Panoramica del framework e delle sue funzionalità
  • Comprensione dell'architettura e della pipeline di elaborazione
  • Confronto tra Nano Banana e altre soluzioni AI on-device

Configurazione dell'ambiente di sviluppo

  • Preparazione di Android Studio per carichi di lavoro AI
  • Integrazione dello SDK Nano Banana
  • Configurazione del progetto e gestione delle dipendenze

Lavorare con le API di Nano Banana

  • Esplorazione dei metodi API principali
  • Caricamento e gestione di modelli leggeri
  • Esecuzione di task di inference in tempo reale

Ottimizzazione delle prestazioni AI su Android

  • Strategie per l'inference a bassa latenza
  • Tecniche per la gestione della memoria e delle risorse
  • Approcci di benchmarking e strumenti di ottimizzazione

Progettazione di esperienze utente guidate dall'AI

  • Implementazione di interazioni UI reattive
  • Gestione di task asincroni e callback
  • Coerenza dei comportamenti AI con le linee guida UX di Android

Sicurezza e privacy nell'AI on-device

  • Garanzia di un trattamento sicuro dei dati degli utenti
  • Tecniche per l'inference che preserva la privacy
  • Considerazioni sulla conformità per i deployment aziendali

Deploy e manutenzione delle funzionalità AI

  • Imballaggio e pubblicazione di applicazioni con AI integrata
  • Versionamento e aggiornamento dei modelli locali
  • Monitoraggio e miglioramento delle prestazioni post-deploy

Casi d'uso avanzati e integrazioni

  • Combinare Nano Banana con gli strumenti ML Android esistenti
  • Implementazione di funzionalità AI multimodali
  • Estensione delle applicazioni con modelli leggeri personalizzati

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza delle basi dello sviluppo di applicazioni Android
  • Esperienza con Kotlin o Java
  • Familiarità di base con i flussi di lavoro di debug delle app mobili

Pubblico

  • Sviluppatori Android che creano app potenziate con IA
  • Ingegneri del software che esplorano i flussi di lavoro ML on-device
  • Team tecnici che valutano il deployment di AI leggera su Android

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (1)

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