Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI trên thiết bị với Nano Banana

  • Nguyên lý cốt lõi của suy luận trên thiết bị
  • Kiến trúc và khả năng của mô hình Nano Banana
  • Các yếu tố cần xem xét khi triển khai cho các nền tảng di động

Cài đặt và môi trường phát triển Nano Banana

  • Cài đặt công cụ SDK của Nano Banana
  • Cấu hình môi trường xây dựng Android và iOS
  • Quản lý phụ thuộc và tương thích phiên bản

Chạy các mô hình Nano Banana trên thiết bị di động

  • Tải và thực thi các mô hình đã được xây dựng sẵn
  • Giới hạn về bộ nhớ và khả năng tính toán của phần cứng di động
  • Chiến lược suy luận thời gian thực

Xây dựng các tính năng AI với Nano Banana

  • Tích hợp chức năng tạo văn bản
  • Triển khai quy trình tạo và chỉnh sửa hình ảnh
  • Kết hợp các đầu vào đa phương thức trong ứng dụng

Tối ưu hóa hiệu suất và đánh giá benchmarking

  • Phân tích độ trễ và thông lượng
  • Các kỹ thuật lượng tử hóa, cắt tỉa, và nén mô hình
  • Tối ưu hóa nhiệt, pin, và sử dụng tài nguyên

Bảo mật và quyền riêng tư trong AI trên thiết bị

  • Xử lý dữ liệu cục bộ và các yếu tố tuân thủ
  • Bảo vệ mô hình và thực thi an toàn
  • Các rủi ro và chiến lược giảm thiểu

Các mẫu triển khai nâng cao

  • Lưu trình làm việc kết hợp trên thiết bị và đám mây
  • Quản lý các ứng dụng AI ưu tiên ngoại tuyến
  • Tối ưu hóa cho lượng người dùng lớn

Kiểm thử, gỡ lỗi và cải tiến liên tục

  • CI/CD cho các ứng dụng di động có AI
  • Kiểm thử đơn vị, tích hợp, và hiệu suất
  • Cập nhật mô hình lặp đi lặp lại và tương thích ngược

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về phát triển ứng dụng di động
  • Kinh nghiệm với Python, Kotlin, hoặc Swift
  • Quen thuộc với các khái niệm học máy

Đối tượng tham gia

  • Nhà phát triển ứng dụng di động
  • Kỹ sư AI
  • Chuyên gia kỹ thuật đang khám phá việc triển khai AI trên thiết bị
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan