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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in Nano Banana

  • Überblick über das Framework und seine Möglichkeiten
  • Verständnis der Architektur und des Verarbeitungspfads
  • Vergleich von Nano Banana mit anderen On-Device-KI-Lösungen

Einrichtung der Entwicklungsumgebung

  • Vorbereitung von Android Studio für KI-Workloads
  • Integration des Nano-Banana-SDK
  • Projektkonfiguration und Abhängigkeitsverwaltung

Arbeit mit den Nano-Banana-APIs

  • Untersuchung der Kern-API-Methoden
  • Laden und Verwalten leichtgewichtiger Modelle
  • Ausführen von Inferenzaufgaben in Echtzeit

Optimierung der KI-Leistung auf Android

  • Strategien für inferenz mit niedriger Latenz
  • Techniken zur Verwaltung von Speicher und Ressourcen
  • Benchmarking-Methoden und Optimierungs-Tools

Gestaltung KI-gestützter Benutzererfahrungen

  • Umsetzung reaktionsfähiger UI-Interaktionen
  • Verarbeitung asynchroner Aufgaben und Callbacks
  • Abstimmen der KI-Verhaltensweisen auf die UX-Leitlinien von Android

Sicherheit und Datenschutz in der On-Device-KI

  • Sicherer Umgang mit Benutzern Daten sicherstellen
  • Techniken für datenschutzfreundliche Inferenz
  • Konformitätsüberlegungen für Unternehmens-Einsätze

Bereitstellung und Wartung von KI-Funktionen

  • Paketierung und Veröffentlichung von Anwendungen mit integrierter KI
  • Versionierung und Aktualisierung lokaler Modelle
  • Überwachung und Leistungsverbesserung nach der Bereitstellung

Fortgeschrittene Anwendungsfälle und Integrationen

  • Kombination von Nano Banana mit bestehenden Android-ML-Tools
  • Umsetzung multimodaler KI-Funktionen
  • Erweiterung von Anwendungen mit benutzerdefinierten leichtgewichtigen Modellen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in den Grundlagen der Android-App-Entwicklung
  • Erfahrung mit Kotlin oder Java
  • Basiswissen über Debugging-Workflows für mobile Apps

Zielgruppe

  • Android-Entwickler, die KI-gestützte Apps erstellen
  • Software-Ingenieure, die On-Device-ML-Workflows erkunden
  • Technische Teams, die die Integration leichtgewichtiger KI in Android bewerten

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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