연락처 정보

코스 개요

Nano Banana 소개

  • 프레임워크 개요 및 기능
  • 아키텍처 및 처리 파이프라인 이해
  • Nano Banana와 기타 온디바이스 AI 솔루션 비교

개발 환경 설정

  • AI 워크로드를 위한 Android Studio 준비
  • Nano Banana SDK 통합
  • 프로젝트 구성 및 종속성 관리

Nano Banana API 활용

  • 핵심 API 메서드 탐색
  • 경량 모델 로드 및 관리
  • 실시간 추론 작업 실행

Android에서 AI 성능 최적화

  • 낮은 지연 시간 추론 전략
  • 메모리 및 리소스 관리 기법
  • 벤치마킹 방법 및 최적화 도구

AI 기반 사용자 경험 설계

  • 반응형 UI 상호작용 구현
  • 비동기 작업 및 콜백 처리
  • Android UX 가이드라인과 AI 동작 정렬

온디바이스 AI의 보안 및 프라이버시

  • 사용자 데이터의 안전한 처리 보장
  • 프라이버시 보존 추론 기법
  • 엔터프라이즈 배포를 위한 컴플라이언스 고려 사항

AI 기능 배포 및 유지보수

  • 임베디드 AI를 포함한 애플리케이션 패키징 및 게시
  • 로컬 모델의 버전 관리 및 업데이트
  • 배포 후 성능 모니터링 및 개선

고급 사용 사례 및 통합

  • Nano Banana를 기존 Android ML 도구와 결합
  • 멀티모달 AI 기능 구현
  • 커스텀 경량 모델로 애플리케이션 확장

요약 및 다음 단계

요건

  • Android 애플리케이션 기본 개념 이해
  • Kotlin 또는 Java 경험
  • 모바일 앱 디버깅 워크플로에 대한 기본적 이해

대상 독자

  • AI 강화 앱을 개발하는 Android 개발자
  • 온디바이스 ML 워크플로를 탐구하는 소프트웨어 엔지니어
  • Android에서 경량 AI 배포를 평가하는 기술 팀
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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