코스 개요

Nano Banana 소개

  • 프레임워크 및 그 기능 개요
  • 아키텍처와 처리 파이프라인 이해
  • 다른 기기 내 AI 솔루션과의 비교

개발 환경 설정

  • AI 작업 부하를 위한 Android Studio 준비
  • Nano Banana SDK 통합
  • 프로젝트 구성 및 의존성 관리

Nano Banana API 사용

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

안드로이드에서 AI 성능 최적화

  • 저지연 추론 전략
  • 메모리 및 리소스 관리 기술
  • 벤치마킹 방법 및 최적화 도구

AI 주도 사용자 경험 설계

  • 반응형 UI 상호작용 구현
  • 비동기 작업 및 콜백 처리
  • AI 동작과 안드로이드 UX 가이드라인 조화

기기 내 AI의 보안 및 개인 정보 보호

  • 사용자 데이터의 안전한 처리 보장
  • 개인 정보를 보호하는 추론 기술
  • 기업 배포를 위한 규정 준수 고려사항

AI 기능 배포 및 유지보수

  • 내장된 AI로 애플리케이션 패키징 및 게시
  • 로컬 모델의 버전 관리 및 업데이트
  • 배포 후 성능 모니터링 및 개선

고급 사용 사례 및 통합

  • Nano Banana와 기존 안드로이드 ML 도구 결합
  • 멀티모달 AI 기능 구현
  • 사용자 정의 경량 모델로 애플리케이션 확장

요약 및 다음 단계

요건

  • 안드로이드 애플리케이션 기초 이해
  • 코틀린 또는 자바 사용 경력
  • 모바일 앱 디버깅 워크플로우에 대한 기본적인 친숙함

대상자

  • AI 강화 앱을 개발하는 안드로이드 개발자
  • 기기 내 ML 워크플로우를 탐색하는 소프트웨어 엔지니어
  • 안드로이드에서 경량화된 AI 배포를 평가하는 기술 팀
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

회원 평가 (1)

예정된 코스

관련 카테고리