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Plan du cours

Introduction à l'IA sur l'appareil avec Nano Banana

  • Principes fondamentaux de l'inférence sur l'appareil
  • Architecture et capacités du modèle Nano Banana
  • Considérations de déploiement pour les plateformes mobiles

Configuration de Nano Banana et environnement de développement

  • Installation des outils SDK Nano Banana
  • Configuration des environnements de construction Android et iOS
  • Gestion des dépendances et compatibilité des versions

Exécution des modèles Nano Banana sur les appareils mobiles

  • Chargement et exécution de modèles préconstruits
  • Contraintes de mémoire et de calcul sur le matériel mobile
  • Stratégies d'inférence en temps réel

Développement de fonctionnalités d'IA avec Nano Banana

  • Intégration des fonctionnalités de génération de texte
  • Mise en œuvre de workflows de génération et d'édition d'images
  • Combinaison d'entrées multimodales dans les applications

Optimisation des performances et évaluation (benchmarking)

  • Profilage de la latence et du débit
  • Techniques de quantification, d'élagage et de compression de modèles
  • Optimisation thermique, de la batterie et de l'utilisation des ressources

Sécurité et confidentialité dans l'IA sur l'appareil

  • Traitement des données locales et considérations de conformité
  • Protection des modèles et exécution sécurisée
  • Risques et stratégies d'atténuation

Modèles de déploiement avancés

  • Workflows hybrides sur l'appareil et dans le cloud
  • Gestion des applications d'IA fonctionnant hors ligne en premier
  • Mise à l'échelle pour de grandes bases d'utilisateurs

Essais, débogage et amélioration continue

  • Intégration et déploiement continus (CI/CD) pour les applications mobiles avec IA
  • Tests unitaires, d'intégration et de performance
  • Mises à jour itératives des modèles et rétrocompatibilité

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension du développement d'applications mobiles
  • De l'expérience avec Python, Kotlin ou Swift
  • Une familiarité avec les concepts d'apprentissage automatique

Audience cible

  • Développeurs mobiles
  • Ingénieurs en IA
  • Professionnels techniques explorant le déploiement d'IA sur l'appareil
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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