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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 entre Nano Banana et d'autres solutions d'IA sur l'appareil

Configuration de l'environnement de développement

  • Préparation d'Android Studio pour les charges de travail IA
  • Intégration du SDK Nano Banana
  • Configuration du projet et gestion des dépendances

Travailler avec les API Nano Banana

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

Optimisation des performances de l'IA sous Android

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

Conception d'expériences utilisateur pilotées par l'IA

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

Sécurité et confidentialité dans l'IA sur l'appareil

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

Déploiement et maintenance des fonctionnalités IA

  • Emballage et publication d'applications avec IA intégrée
  • Versionnement et mise à jour des modèles locaux
  • Surveillance et amélioration des performances après le déploiement

Cas d'usage 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

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des fondamentaux du développement d'applications Android
  • Une expérience en Kotlin ou en Java
  • Une 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 ML sur l'appareil
  • Équipes techniques évaluant le déploiement d'une IA légère sur Android
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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