Android開発者のためのGen AI

(English follows Japanese) 今年のGoogle I/Oにて、弊社はAndroid端末上で動作する新しい生成AI技術を発表しました。本セッションでは、これらの技術の動作原理と、皆様のアプリでの活用方法について解説します。また、先月（8月）にリリースされた最新アップデートについても詳しくご紹介します。 目次: 序. なぜAndroidアプリで生成AIが必要なのか？ I. Gemini Nano: Androidに最適化された最速の生成AI - Android開発者のためのプロンプトエンジニアリング入門 - モバイルフレンドリーなプロンプトの書き方 - MLKit GenAI API: 特定ユースケース向けAPIの活用方法 - 未来はここに！Gemini Nanoの進化 II. Gemma 3n: オープンモデルの活用 - Gemmaの特徴と利点 - Gemma基盤生成AIを支えるSDK - ICL & LoRA: アプリのニーズに合わせたファインチューニング戦略 III. その他 - 伝統的機械学習 (Traditional ML) - H/W acceleration with LiteRT Next - Play Delivery: 大容量モデルの配布戦略 ====== At I/O '25, we announced new Gen AI tech for Android devices. This session will explore how these technologies work and how you can leverage them in your apps. I will also detail the key updates released last month (Aug). Introduction: Why Gen AI in Your Android Apps? I. Gemini Nano: The fastest On-Device Gen AI model on Android - Prompt Engineering 101 for Android Developers - How to Write Mobile-friendly Prompts - Using the ML Kit GenAI API for Specific Use Cases - The Future is Now: The Evolution of Gemini Nano II. Gemma 3n: Leveraging Open Models - Why Choose Gemma? - SDKs for Gemma-Based Gen AI - ICL & LoRA: Fine-Tuning Strategies for Your App's Needs III. Last, but definitely not least - Traditional Machine Learning in 2025 - H/W Acceleration with LiteRT Next - Play Delivery: Distribution Strategies for Large-Scale Models

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  Sa-ryong Kang Developer Relations Engineer @ Google