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

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

관련 카테고리