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 AI on-device

Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo

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

Lavorare con le API di Nano Banana

  • Esplorazione dei metodi principali dell'API
  • Caricamento e gestione dei modelli leggeri
  • Esecuzione di task 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
  • Metodologie di benchmarking e strumenti di ottimizzazione

Progettazione di Esperienze Utente Guidate da AI

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

Sicurezza e Privacy nell'AI on-device

  • Garanzia della gestione sicura dei dati utente
  • Tecniche per l'inferenza che preserva la privacy
  • Considerazioni di conformità per le distribuzioni aziendali

Distribuzione e Manutenzione delle Funzionalità AI

  • Confezionamento e pubblicazione di applicazioni con AI incorporata
  • Versioning e aggiornamento dei modelli locali
  • Monitoraggio e miglioramento delle prestazioni post-distribuzione

Casistiche Avanzate e Integrazioni

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

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprensione dei fondamenti delle applicazioni Android
  • Esperienza con Kotlin o Java
  • Familiarità di base con i workflow di debugging delle app mobili

Pubblico Target

  • Sviluppatori Android che creano applicazioni con AI
  • Ingegneri software che esplorano i workflow di ML on-device
  • Team tecnici che valutano la distribuzione di AI leggera su Android
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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