Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 14 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в AI на устройството с Nano Banana
- Основни принципи на инференцията на устройството
- Архитектура и възможности на модела Nano Banana
- Съображения при внедряване за мобилни платформи
Настройка на Nano Banana и среда за разработка
- Инсталиране на SDK инструментите на Nano Banana
- Конфигуриране на среди за изграждане на Android и iOS
- Управление на зависимостите и съвместимостта на версиите
Изпълнение на модели Nano Banana на мобилни устройства
- Зареждане и изпълнение на предварително изградени модели
- Ограничения на паметта и изчислителната мощност на мобилния хардуер
- Стратегии за инференция в реално време
Изграждане на AI функции с Nano Banana
- Интегриране на функционалности за генериране на текст
- Внедряване на работни потоци за генериране и редактиране на изображения
- Комбиниране на мултимодални входни данни в приложенията
Оптимизация на производителността и сравнителен анализ
- Профилиране на закъснението и пропускателната способност
- Техники за квантуване, прунинг и компресиране на модели
- Оптимизация на топлинното натоварване, батерията и използването на ресурси
Сигурност и поверителност при AI на устройството
- Локална обработка на данни и съображения за съответствие
- Защита на модела и сигурно изпълнение
- Рискове и стратегии за смекчаване
Разширени модели на внедряване
- Хибридни работни потоци на устройството и в облака
- Управление на AI приложения с приоритет на офлайн режима
- Мащабиране за големи потребителски бази
Тестване, отстраняване на грешки и непрекъснато усъвършенстване
- CI/CD за мобилни приложения с активиран AI
- Модулно, интеграционно и производителствено тестване
- Итеративни актуализации на моделите и обратна съвместимост
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на разработката на мобилни приложения
- Опит с Python, Kotlin или Swift
- Познаване на концепциите за машинно обучение
Аудитория
- Мобилни разработчици
- AI инженери
- Технически специалисти, проучващи внедряването на AI на устройството
Отзиви от участници (1)
Поток, атмосфера и тема на презентацията
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Курс - Google Gemini AI for Data Analysis
Машинен превод