Schulungsübersicht

Einführung in On-Device-KI mit Nano Banana

  • Grundprinzipien der Inferenz auf dem Endgerät
  • Nano Banana-Modellarchitektur und -Fähigkeiten
  • Bereitstellungsoptionen für mobile Plattformen

Einrichtung und Entwicklungsumgebung von Nano Banana

  • Installation der Nano Banana SDK-Tools
  • Konfiguration der Android- und iOS-Buildumgebungen
  • Abhängigkeitsmanagement und Versionskompatibilität

Ausführen von Nano Banana-Modellen auf mobilen Geräten

  • Laden und Ausführen vorgebauter Modelle
  • Speicher- und Rechenrestriktionen in mobiler Hardware
  • Strategien für Echtzeitanalyse

Erstellen von KI-Funktionen mit Nano Banana

  • Integrieren von Textgenerierungsfunktionen
  • Implementieren von Bildgenerierungs- und -bearbeitungsworkflows
  • Kombinieren von multimodalen Eingaben in Anwendungen

Leistungsoptimierung und Benchmarking

  • Latenz- und Durchsatzprofilierung
  • Quantisierung, Pruning und Modellkompressionstechniken
  • Optimierung von Wärmeentwicklung, Akku- und Ressourcenverbrauch

Sicherheit und Datenschutz in On-Device-KI

  • lokale Datenverarbeitung und Compliance-Betrachtungen
  • Modellschutz und sichere Ausführung
  • Risiken und Minderungsstrategien

Erweiterte Bereitstellungsstrategien

  • Hybrid-On-Device- und Cloud-Workflows
  • Verwalten von offline-first AI-Anwendungen
  • Skalierung für große Benutzerbasen

Testen, Debuggen und kontinuierliche Verbesserung

  • CI/CD für AI-gestützte mobile Anwendungen
  • Unit-, Integrations- und Leistungstests
  • Iterative Modellaktualisierungen und rückwärtskompatible Änderungen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der mobilen Anwendungsentwicklung
  • Erfahrung mit Python, Kotlin oder Swift
  • Vertrautheit mit KI-Concepts

Zielgruppe

  • Mobile Entwickler
  • KI-Ingenieure
  • Technische Fachleute, die sich mit der Bereitstellung von On-Device-KI befassen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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