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Plan du cours

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

  • Principes fondamentaux de la déduction sur l’appareil
  • Architecture et capacités du modèle Nano Banana
  • Considérations relatives au déploiement sur les plateformes mobiles

Configuration de Nano Banana et environnement de développement

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

Exécution des modèles Nano Banana sur les appareils mobiles

  • Chargement et exécution de modèles préfabriqués
  • Contraintes de mémoire et de puissance de calcul sur le matériel mobile
  • Stratégies de déduction en temps réel

Création de fonctions IA avec Nano Banana

  • Intégration de fonctionnalités de génération de texte
  • Mise en œuvre de flux de travail de génération et d’édition d’images
  • Combinaison d’entrées multimodales dans les applications

Optimisation des performances et tests de référence

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

Sécurité et confidentialité dans l’IA sur l’appareil

  • Gestion des données locales et considérations relatives à la conformité
  • Protection des modèles et exécution sécurisée
  • Risques et stratégies d’atténuation

Motifs de déploiement avancés

  • Flux de travail hybrides sur l’appareil et dans le cloud
  • Gestion des applications IA « offline-first »
  • Extension à de grandes bases d’utilisateurs

Tests, débogage et amélioration continue

  • CI/CD pour les applications mobiles alimentées par l’IA
  • Tests unitaires, d’intégration et de performance
  • Mises à jour itératives des modèles et compatibilité ascendante

Sommaire 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

Public cible

  • Développeurs mobiles
  • Ingénieurs IA
  • Professionnels techniques explorant le déploiement de l’IA sur l’appareil
 14 Heures

Nombre de participants


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