Cursusaanbod

Inleiding tot On-Device AI met Nano Banana

  • Kernprincipes van on-device inferentie
  • Nano Banana-modelarchitectuur en mogelijkheden
  • Implementatieaspecten voor mobiele platforms

Nano Banana Setup en Ontwikkelingsomgeving

  • Installeren van Nano Banana SDK-tools
  • Configureren van Android- en iOS-buildomgevingen
  • Beheren van afhankelijkheden en versiecompatibiliteit

Nano Banana-modellen uitvoeren op mobiele apparaten

  • Laden en uitvoeren van vooraf gebouwde modellen
  • Geheugen- en berekeningsbeperkingen op mobiele hardware
  • Strategieën voor real-time inferentie

AI-functies bouwen met Nano Banana

  • Integreren van tekstgeneratiefunctionaliteiten
  • Implementeren van afbeeldingsgeneratie- en -bewerkingswerkstromen
  • Combineren van multimodale invoegen in apps

Prestatieoptimalisatie en benchmarking

  • Latency- en doorvoersnelheidprofielen
  • Quantisering, pruning en modelcompressietECHNIQUES
  • Thermal, batterij- en resourcegebruiksoptimalisatie

Veiligheid en privacy in On-Device AI

  • Lokale dataverwerking en nalevingsaspecten
  • Modelbescherming en veilige uitvoering
  • Risico's en mitigatiestrategieën

Geavanceerde implementatiepatronen

  • Hybrid on-device en cloud werkstromen
  • Beheren van offline-first AI-toepassingen
  • Schalen voor grote gebruikersgroepen

Testen, debuggen en continue verbetering

  • CI/CD voor AI-geïmplementeerde mobiele apps
  • Eenheidstesten, integratietesten en prestatietesten
  • Iteratieve modelupdates en terugwaartse compatibiliteit

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Kennis van mobiele toepassingsontwikkeling
  • Ervaring met Python, Kotlin of Swift
  • Vertrouwdheid met machine learning-concepten

Doelgroep

  • Mobiele ontwikkelaars
  • AI-ingenieurs
  • Technische professionals die zich verdiepen in on-device AI-implementatie
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën