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Temario del curso

Introducción a Nano Banana

  • Descripción general del marco y sus capacidades
  • Comprender la arquitectura y el proceso de procesamiento
  • Comparar Nano Banana con otras soluciones de IA en el dispositivo

Configuración del entorno de desarrollo

  • Preparar Android Studio para cargas de trabajo de IA
  • Integrar el SDK de Nano Banana
  • Configuración del proyecto y gestión de dependencias

Trabajando con las APIs de Nano Banana

  • Explorar los métodos principales de la API
  • Cargar y gestionar modelos ligeros
  • Ejecutar tareas de inferencia en tiempo real

Optimización del rendimiento de IA en Android

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

Diseño de experiencias de usuario impulsadas por IA

  • Implementar interacciones de UI responsivas
  • Gestionar tareas asíncronas y devoluciones de llamada
  • Alinear el comportamiento de la IA con las directrices de UX de Android

Seguridad y privacidad en la IA en el dispositivo

  • Garantizar el manejo seguro de los datos del usuario
  • Técnicas para inferencia que preserva la privacidad
  • Consideraciones de cumplimiento para implementaciones empresariales

Despliegue 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 después del despliegue

Casos de uso avanzados e integraciones

  • Combinar Nano Banana con herramientas de ML existentes para Android
  • Implementar funciones de IA multimodal
  • Extender aplicaciones con modelos ligeros personalizados

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprender los fundamentos de las aplicaciones de Android
  • Experiencia con Kotlin o Java
  • Familiaridad básica con flujos de trabajo 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 el 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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