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Plan du cours

Introduction à Nano Banana

  • Aperçu du cadre de développement et de ses capacités
  • Comprendre l'architecture et le pipeline de traitement
  • Comparer Nano Banana à d'autres solutions d'IA sur appareil

Configuration 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

Travailler avec les API Nano Banana

  • Exploration des méthodes d'API principales
  • Chargement et gestion des modèles légers
  • Exécution de tâches d'inférence en temps réel

Optimisation de la performance de l'IA sur Android

  • Stratégies pour une inférence à faible latence
  • Techniques de gestion de la mémoire et des ressources
  • Approches d'évaluation comparative (benchmarking) et outils d'optimisation

Conception d'expériences utilisateur pilotées par l'IA

  • Mise en œuvre d'interactions UI réactives
  • Gestion des tâches asynchrones et des rappels (callbacks)
  • Alignement des comportements d'IA avec les directives d'expérience utilisateur (UX) d'Android

Sécurité et vie privée dans l'IA sur appareil

  • Assurer un traitement sécurisé des données utilisateur
  • Techniques pour une inférence respectueuse de la vie privée
  • Considérations de conformité pour les déploiements d'entreprise

Déploiement et maintenance des fonctionnalités d'IA

  • Emballage et publication d'applications avec IA intégrée
  • Gestion des versions et mise à jour des modèles locaux
  • Surveillance et amélioration des performances après le déploiement

Cas d'utilisation avancés et intégrations

  • Combinaison de Nano Banana avec les outils de ML Android existants
  • Mise en œuvre de fonctionnalités d'IA multimodales
  • Extension des applications avec des modèles légers personnalisés

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une bonne compréhension des fondamentaux des applications Android
  • Une expérience avec Kotlin ou Java
  • Une familiarité de base avec les flux de travail de débogage d'applications mobiles

Public cible

  • Développeurs Android créant des applications enrichies par l'IA
  • Ingénieurs logiciels explorant les flux de travail de machine learning (ML) sur appareil
  • Équipes techniques évaluant le déploiement d'IA légère sur Android
 14 Heures

Nombre de participants


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