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Temario del curso

Introducción a Nano Banana

  • Vista general del framework y sus capacidades
  • Comprensión de la arquitectura y la tubería de procesamiento
  • Comparación de Nano Banana con otras soluciones de IA en dispositivo

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Preparación de Android Studio para cargas de trabajo de IA
  • Integración del SDK de Nano Banana
  • Configuración del proyecto y gestión de dependencias

Trabajo con las APIs de Nano Banana

  • Exploración de métodos API esenciales
  • Carga y gestión de modelos ligeros
  • Ejecución de tareas de inferencia en tiempo real

Optimización del Rendimiento de la IA en Android

  • Estrategias para inferencia de baja latencia
  • Técnicas de gestión de memoria y recursos
  • Enfoques de benchmarking y herramientas de optimización

Diseño de Experiencias de Usuario Basadas en IA

  • Implementación de interacciones de UI receptivas
  • Gestión de tareas asíncronas y callbacks
  • Alineación de los comportamientos de IA con las pautas de UX de Android

Seguridad y Privacidad en la IA en Dispositivo

  • Aseguramiento del manejo seguro de datos del usuario
  • Técnicas para inferencia que preserve la privacidad
  • Consideraciones de cumplimiento para implementaciones empresariales

Implementación y Mantenimiento de Funciones de IA

  • Empaquetado y publicación de aplicaciones con IA integrada
  • Versionado y actualización de modelos locales
  • Monitoreo y mejora del rendimiento tras la implementación

Casos de Uso Avanzados e Integraciones

  • Combina Nano Banana con herramientas de ML para Android existentes
  • Implementación de funciones de IA multimodal
  • Extensión de aplicaciones con modelos ligeros personalizados

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de aplicaciones Android
  • Experiencia con Kotlin o Java
  • Familiaridad básica con los flujos de depuración de aplicaciones móviles

Público Objetivo

  • Desarrolladores de Android que crean aplicaciones mejoradas con IA
  • Ingenieros de software que exploran flujos de trabajo de ML en dispositivo
  • Equipos técnicos que evalúan la implementación de IA ligera en Android
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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