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코스 개요
Nano Banana를 사용한 디바이스 내 AI 소개
- 디바이스 내 추론의 핵심 원칙
- Nano Banana 모델 아키텍처 및 기능
- 모바일 플랫폼에 대한 배포 고려 사항
Nano Banana 설정 및 개발 환경
- Nano Banana SDK 도구 설치
- Android 및 iOS 빌드 환경 구성
- 의존성 관리 및 버전 호환성
모바일 디바이스에서 Nano Banana 모델 실행
- 미리 구축된 모델 로드 및 실행
- 모바일 하드웨어의 메모리와 계산 제약 조건
- 실시간 추론 전략
Nano Banana로 AI 기능 구축
- 텍스트 생성 기능 통합
- 이미지 생성 및 편집 워크플로우 구현
- 앱에서 다중 모달 입력 결합
성능 최적화 및 벤치마킹
- 지연 시간 및 처리량 프로파일링
- 양자화, 가지치기 및 모델 압축 기술
- 열, 배터리 및 리소스 사용 최적화
디바이스 내 AI의 보안 및 프라이버시
- 로컬 데이터 처리 및 준수 고려 사항
- 모델 보호 및 안전한 실행
- 위험 및 완화 전략
고급 배포 패턴
- 하이브리드 디바이스 내 및 클라우드 워크플로우
- 오프라인 우선 AI 애플리케이션 관리
- 대규모 사용자 기반 확장
테스트, 디버깅 및 지속적인 개선
- AI 기능 모바일 앱의 CI/CD
- 단위, 통합, 성능 테스트
- 반복적인 모델 업데이트 및 후방 호환성
요약 및 다음 단계
요건
- 모바일 애플리케이션 개발에 대한 이해
- Python, Kotlin 또는 Swift 사용 경험이 있음
- 머신 러닝 개념에 익숙함
대상자
- 모바일 개발자
- AI 엔지니어
- 디바이스 내 AI 배포를 탐색하는 기술 전문가
14 시간
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨