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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

Utilisation des APIs Nano Banana

  • Exploration des méthodes d'API principales
  • Chargement et gestion des 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 de benchmarking et outils d'optimisation

Conception d'expériences utilisateur pilotées par l'IA

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

Sécurité et confidentialité dans l'IA sur appareil

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

Déploiement et maintenance des fonctionnalités d'IA

  • Empaquetage et publication d'applications intégrant de l'IA
  • Gestion des versions et mises 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 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 compréhension des fondamentaux du développement d'applications Android
  • Une expérience avec Kotlin ou Java
  • Une familiarité de base avec les workflows de débogage d'applications mobiles

Public cible

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

Nombre de participants


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