연락처 정보
 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

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

관련 카테고리