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Struttura del corso

Introduzione a Nano Banana

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

Preparazione dell'ambiente di sviluppo

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

Lavoro con le API di Nano Banana

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

Ottimizzazione delle prestazioni AI su Android

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

Progettazione di esperienze utente guidate dall'IA

  • Implementazione di interazioni UI reattive
  • Gestione di task asincroni e callback
  • Allineamento dei comportamenti AI alle linee guida UX di Android

Sicurezza e privacy nell'IA on-device

  • Garantire la gestione sicura dei dati degli utenti
  • Tecniche per l'inferenza che preserva la privacy
  • Considerazioni sulla conformità per i deployment enterprise

Deployment e manutenzione delle funzionalità AI

  • Pacchettizzazione e pubblicazione di applicazioni con IA integrata
  • Gestione delle versioni e aggiornamento dei modelli locali
  • Monitoraggio e miglioramento delle prestazioni post-deployment

Casi d'uso avanzati e integrazioni

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

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Una comprensione delle basi delle applicazioni Android
  • Esperienza con Kotlin o Java
  • Familiarità di base con i flussi di lavoro di debug delle app mobili

Pubblico di riferimento

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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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