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Plan du cours

Introduction à l'IA sur appareil avec Nano Banana

  • Principes fondamentaux de l'inférence sur appareil
  • Architecture et capacités du modèle Nano Banana
  • Considérations de déploiement pour les plateformes mobiles

Configuration de Nano Banana et environnement de développement

  • Installation des outils du SDK Nano Banana
  • Configuration des environnements de build Android et iOS
  • Gestion des dépendances et de la compatibilité des versions

Exécution des modèles Nano Banana sur appareils mobiles

  • Chargement et exécution de modèles préconstruits
  • Contraintes mémoire et de calcul sur le matériel mobile
  • Stratégies d'inférence en temps réel

Développement de fonctionnalités IA avec Nano Banana

  • Intégration de fonctionnalités de génération de texte
  • Implémentation de flux de travail de génération et d'édition d'images
  • Combinaison d'entrées multimodales dans les applications

Optimisation des performances et benchmarking

  • Profilage de la latence et du débit
  • Techniques de quantification, d'élagage et de compression de modèles
  • Optimisation de la consommation thermique, de la batterie et des ressources

Sécurité et confidentialité dans l'IA sur appareil

  • Gestion locale des données et considérations de conformité
  • Protection des modèles et exécution sécurisée
  • Risques et stratégies d'atténuation

Modèles de déploiement avancés

  • Flux de travail hybrides sur appareil et cloud
  • Gestion des applications IA en premier mode hors ligne (offline-first)
  • Mise à l'échelle pour de grandes bases d'utilisateurs

Tests, débogage et amélioration continue

  • CI/CD pour les applications mobiles dotées de fonctions IA
  • Tests unitaires, d'intégration et de performance
  • Mises à jour itératives des modèles et compatibilité ascendante

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une bonne compréhension du développement d'applications mobiles
  • Une expérience avec Python, Kotlin ou Swift
  • Une connaissance des concepts du machine learning

Public cible

  • Développeurs mobiles
  • Ingénieurs en IA
  • Professionnels techniques explorant le déploiement de l'IA sur appareil
 14 Heures

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