Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengenalan Nano Banana

  • Tinjauan kerangka kerja dan kemampuannya
  • Pemahaman arsitektur dan pipeline pemrosesan
  • Perbandingan Nano Banana dengan solusi AI on-device lainnya

Menyiapkan Lingkungan Pengembangan

  • Menyiapkan Android Studio untuk beban kerja AI
  • Integrasi SDK Nano Banana
  • Konfigurasi proyek dan manajemen dependensi

Menangani API Nano Banana

  • Menjelajahi metode API inti
  • Memuat dan mengelola model ringan
  • Menjalankan tugas inferensi secara real-time

Optimasi Kinerja AI pada Android

  • Strategi untuk inferensi latensi rendah
  • Teknik manajemen memori dan sumber daya
  • Pendekatan benchmarking dan alat optimasi

Merancang Pengalaman Pengguna Berbasis AI

  • Implementasi interaksi UI yang responsif
  • Menangani tugas asinkron dan callback
  • Menyelaraskan perilaku AI dengan pedoman UX Android

Keamanan dan Privasi dalam AI On-Device

  • Menjamin penanganan data pengguna yang aman
  • Teknik untuk inferensi yang menjaga privasi
  • Pertimbangan kepatuhan untuk penerapan enterprise

Penyerapan dan Pemeliharaan Fitur AI

  • Pengemasan dan publikasi aplikasi dengan AI tertanam
  • Penomoran versi dan pembaruan model lokal
  • Monitoring dan peningkatan kinerja pasca-penerapan

Kasus Lanjutan dan Integrasi

  • Memadukan Nano Banana dengan alat ML Android yang ada
  • Implementasi fitur AI multimodal
  • Perluasan aplikasi dengan model ringan kustom

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang dasar-dasar aplikasi Android
  • Pengalaman dengan Kotlin atau Java
  • Pengetahuan dasar tentang alur kerja debugging aplikasi seluler

Audience

  • Pengembang Android yang membangun aplikasi dengan kemampuan AI
  • Insinyur perangkat lunak yang menjelajahi alur kerja ML on-device
  • Tim teknis yang mengevaluasi penerapan AI ringan pada Android
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait