Kerangka Materi

Pengenalan ke AI On-Device dengan Nano Banana

  • Prinsip-prinsip inti inferensi on-device
  • Arsitektur dan kemampuan model Nano Banana
  • Pertimbangan penyebaran untuk platform mobile

Pengaturan dan Lingkungan Pengembangan Nano Banana

  • Menginstal alat SDK Nano Banana
  • Mengonfigurasi lingkungan build Android dan iOS
  • Mengelola dependensi dan kompatibilitas versi

Menjalankan Model Nano Banana pada Perangkat Mobile

  • Memuat dan mengeksekusi model yang sudah dibangun
  • Batasan memori dan komputasi pada perangkat keras mobile
  • Strategi inferensi real-time

Membangun Fitur AI dengan Nano Banana

  • Mengintegrasikan fungsionalitas pembuatan teks
  • Mengimplementasikan workflow pembuatan dan pengeditan gambar
  • Menggabungkan input multimodal dalam aplikasi

Optimisasi Kinerja dan Benchmarking

  • Profiling laten dan throughput
  • Teknik kuantisasi, pruning, dan kompresi model
  • Optimisasi penggunaan termal, baterai, dan sumber daya

Keamanan dan Privasi dalam AI On-Device

  • Penanganan data lokal dan pertimbangan kepatuhan
  • Perlindungan model dan eksekusi aman
  • Risiko dan strategi mitigasi

Pola Penyebaran Lanjutan

  • Workflow hibrid on-device dan cloud
  • Mengelola aplikasi AI berbasis offline terlebih dahulu
  • Penskalaan untuk basis pengguna yang besar

Pengujian, Penyegaran, dan Perbaikan Berkelanjutan

  • CI/CD untuk aplikasi mobile berbasis AI
  • Pengujian unit, integrasi, dan kinerja
  • Pembaruan model iteratif dan kompatibilitas mundur

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Memahami pengembangan aplikasi mobile
  • Pengalaman dengan Python, Kotlin, atau Swift
  • Kenyamanan dengan konsep machine learning

Audience

  • Pengembang mobile
  • Insinyur AI
  • Profesional teknis yang mengeksplorasi penyebaran AI on-device
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait