문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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기간 14 시간
코스 개요
Nano Banana 소개
- 프레임워크 및 그 기능 개요
- 아키텍처 및 처리 파이프라인 이해
- Nano Banana와 다른 온-디바이스 AI 솔루션 비교
개발 환경 설정
- AI 워크로드용 Android Studio 준비
- Nano Banana SDK 통합
- 프로젝트 구성 및 의존성 관리
Nano Banana API 활용
- 핵심 API 메서드 탐색
- 경량 모델 로딩 및 관리
- 실시간 추론 작업 실행
Android에서의 AI 성능 최적화
- 저지연 추론 전략
- 메모리 및 리소스 관리 기법
- 벤치마킹 방식 및 최적화 도구
AI 주도 사용자 경험 설계
- 반응형 UI 상호작용 구현
- 비동기 태스크 및 콜백 처리
- Android UX 가이드라인에 맞는 AI 동작 조정
온-디바이스 AI에서의 보안 및 프라이버시
- 사용자 데이터의 안전한 처리 보장
- 프라이버시 보존 추론 기법
- 엔터프라이즈 배포에 관한 컴플라이언스 고려 사항
AI 기능 배포 및 유지 보수
- 임베디드 AI가 포함된 애플리케이션 패키징 및 게시
- 로컬 모델 버전 관리 및 업데이트
- 배포 후 성능 모니터링 및 개선
고급 사용 사례 및 통합
- 기존 Android ML 도구와의 Nano Banana 조합
- 멀티모달 AI 기능 구현
- 커스텀 경량 모델로 애플리케이션 확장
요약 및 다음 단계
요건
- 안드로이드 애플리케이션 기본 원리에 대한 이해
- Kotlin 또는 Java 경험
- 모바일 앱 디버깅 워크플로에 대한 기본 지식
대상 독자
- AI 기능 증강된 앱을 구축하는 안드로이드 개발자
- 온-디바이스 ML 워크플로를 탐구하는 소프트웨어 엔지니어
- Android에서의 경량 AI 배포를 평가하는 기술 팀
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨