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Plan du cours

Introduction à Nano Banana

  • Vue d’ensemble du framework et de ses capacités
  • Compréhension de l’architecture et du pipeline de traitement
  • Comparaison de Nano Banana avec d’autres solutions d’IA locale

Mise en place de l’environnement de développement

  • Préparation d’Android Studio pour les charges de travail d’IA
  • Intégration du SDK Nano Banana
  • Configuration du projet et gestion des dépendances

Utilisation des APIs Nano Banana

  • Découverte des méthodes API principales
  • Chargement et gestion des modèles légers
  • Exécution des tâches d’inférence en temps réel

Optimisation des performances d’IA sur Android

  • Stratégies pour une inférence à faible latence
  • Techniques de gestion de la mémoire et des ressources
  • Approches de benchmarking et outils d’optimisation

Conception d’expériences utilisateur pilotées par l’IA

  • Implémentation d’interactions d’interface utilisateur réactives
  • Gestion des tâches asynchrones et des rappels (callbacks)
  • Alignement des comportements de l’IA avec les lignes directrices UX d’Android

Sécurité et confidentialité dans l’IA locale

  • Assurance du traitement sécurisé des données utilisateur
  • Techniques d’inférence respectueuse de la confidentialité
  • Considérations de conformité pour les déploiements en entreprise

Déploiement et maintenance des fonctionnalités d’IA

  • Conditionnement et publication d’applications intégrant l’IA
  • Gestion des versions et mise à jour des modèles locaux
  • Surveillance et amélioration des performances post-déploiement

Cas d’usage avancés et intégrations

  • Combinaison de Nano Banana avec les outils existants de ML pour Android
  • Implémentation de fonctionnalités d’IA multimodales
  • Extension des applications via des modèles légers personnalisés

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des fondamentaux des applications Android
  • De l’expérience avec Kotlin ou Java
  • Une familiarité de base avec les flux de débogage des applications mobiles

Public cible

  • Développeurs Android créant des applications améliorées par l’IA
  • Ingénieurs logiciels explorant les flux de travail d’apprentissage automatique (ML) sur l’appareil
  • Équipes techniques évaluant le déploiement d’une IA légère sur Android
 14 Heures

Nombre de participants


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