Plan du cours

Introduction à Nano Banana

  • Aperçu du cadre et de ses capacités
  • Compréhension de l'architecture et du pipeline de traitement
  • Comparaison de Nano Banana avec 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 de base des API
  • Chargement et gestion de modèles légers
  • Exécution de tâches d'inférence en temps réel

Optimisation des performances de l'IA sur Android

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

Conception d'expériences utilisateur guidées par l'IA

  • Implémentation d'interactions UI réactives
  • Gestion des tâches asynchrones et des rappels
  • Alignement des comportements d'IA avec les directives UX Android

Sécurité et confidentialité dans l'IA sur appareil

  • Assurance de la gestion sécurisée des données utilisateur
  • Techniques d'inférence respectueuse de la vie privée
  • Considérations de conformité pour les déploiements en entreprise

Déploiement et maintenance des fonctionnalités d'IA

  • Empaquetage et publication d'applications avec de l'IA intégrée
  • Versioning et mise à jour des modèles locaux
  • Surveillance et amélioration des performances après déploiement

Cas d'utilisation avancés et intégrations

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des fondamentaux des applications Android
  • Expérience avec Kotlin ou Java
  • 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 d'IA sur appareil
  • Équipes techniques évaluant le déploiement d'IA légère sur Android
 14 Heures

Nombre de participants


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