Kurs · 4 Kapitel
On-Device- & Edge-KI
KI direkt auf einem iPhone oder Mac ausführen – ohne Cloud-Umweg. Entwickle mit Apple Foundation Models, Gemini Nano und MLX in 4 fortgeschrittenen Kapiteln für App-Entwickler.
Das wirst du können
- Apple Foundation Models in iOS-Apps einbetten
- On-Device-KI mit Gemini Nano auf Android bereitstellen
- Lokale Modelle mit MLX auf Apple Silicon ausführen
- Zwischen lokaler und Cloud-Inferenz wählen
- Edge-Plattformen dem eigenen Anwendungsfall zuordnen
Was drin ist
- 1On-Device & Edge AI: Starte hier
Eine 12-minütige Orientierung zum On-Device & Edge AI Skill Path — die drei Plattformen, auf denen dein Modell ohne Cloud-Umweg laufen kann, und wie du die richtige auswählst.
- 2Apple Foundation Models für Swift-Entwickler
Ein leistungsfähiges ~3B LLM in deiner iOS-App ausliefern — Guided Generation, Tool Calling und wann du trotzdem zu Claude greifen solltest
- 3Gemini Nano und AICore auf Android
Liefere On-Device-KI zu 140M+ Android-Geräten aus — AICore als gemeinsamer Systemdienst, ML Kit GenAI APIs und Gemma 4 agentische Intelligenz.
- 4MLX in der Praxis: Lokale Inferenz auf Apple Silicon
Beliebige Open-Source-Modelle auf deinem Mac ausführen — Unified Memory, Quantisierung die tatsächlich Qualität bewahrt, und die ehrlichen Grenzen eines Single-User-Inferenzknotens
Häufige Fragen
- Was lerne ich in diesem On-Device-KI-Kurs?
- Du lernst, KI-Modelle direkt auf einem Gerät auszuführen – ohne Cloud-Aufruf – mithilfe von Apple Foundation Models in iOS-Apps, Gemini Nano und AICore auf Android sowie MLX für lokale Inferenz auf Apple Silicon. Der Pfad behandelt außerdem Quantisierung, Tool-Calling und wann ein Fallback auf ein Cloud-Modell wie Claude sinnvoll ist.
- Für wen ist dieser Kurs gedacht?
- Der Kurs richtet sich an Software- und KI-Entwickler, insbesondere iOS-, Android- und Mac-Entwickler, die private KI-Features mit niedriger Latenz hinzufügen möchten, die ohne Server funktionieren. Das Niveau ist fortgeschritten und setzt voraus, dass du bereits produktiven App-Code entwickelst und auslieferst.
- Brauche ich Programmiererfahrung für diesen Kurs?
- Ja. Dies ist ein fortgeschrittener Engineering-Pfad, der mit Swift auf iOS, Android-System-APIs und Python-Tools wie MLX und Ollama arbeitet. Du solltest daher bereits sicher im Entwickeln und Ausführen von App-Code sein.
- Wie lang ist der Kurs und gibt es ein Zertifikat?
- Der Pfad umfasst 4 Kapitel mit insgesamt ca. 78 Minuten – eine 12-minütige Einführung und drei 22-minütige Plattformkapitel zu Apple, Android und Mac. Nach Abschluss aller Kapitel erhältst du ein Abschlusszertifikat.
- Ist dieser Kurs kostenlos?
- Nein, On-Device & Edge AI ist ein kostenpflichtiger Pfad, der im AI Academy-Abonnement enthalten ist. Er ist im KI-für-Entwickler-Track zusammen mit den anderen KI-Engineering-Pfaden zu finden.
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