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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à Nano Banana

  • Aperçu 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 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

Travail avec les API Nano Banana

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

Optimisation des performances de l'IA sur Android

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

Conception d'expériences utilisateur pilotées par l'IA

  • Implémentation d'interactions UI réactives
  • Gestion des tâches asynchrones et des rappels (callbacks)
  • Alignement des comportements de l'IA avec les directives d'expérience utilisateur Android

Sécurité et vie privée dans l'IA sur appareil

  • Assurer un traitement sécurisé des données utilisateur
  • Techniques d'inférence préservant la vie privée
  • Considérations en matière 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 déploiement

Cas d'usage avancés et intégrations

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

Summary and Next Steps

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux des applications Android
  • Expérience avec Kotlin ou Java
  • Familiarité de base avec les flux de travail de débogage des applications mobiles

Public cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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