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Temario del curso

Introducción a la IA en el Dispositivo con Nano Banana

  • Principios fundamentales de la inferencia en el dispositivo
  • Arquitectura del modelo Nano Banana y sus capacidades
  • Consideraciones de despliegue para plataformas móviles

Configuración de Nano Banana y Entorno de Desarrollo

  • Instalación de las herramientas del SDK de Nano Banana
  • Configuración de entornos de compilación para Android e iOS
  • Gestión de dependencias y compatibilidad de versiones

Ejecución de Modelos Nano Banana en Dispositivos Móviles

  • Carga y ejecución de modelos precompilados
  • Restricciones de memoria y cómputo en hardware móvil
  • Estrategias de inferencia en tiempo real

Creación de Funcionalidades de IA con Nano Banana

  • Integración de funcionalidades de generación de texto
  • Implementación de flujos de trabajo para generación y edición de imágenes
  • Combinación de entradas multimodales en aplicaciones

Optimización de Rendimiento y Evaluación de Desempeño

  • Perfilado de latencia y capacidad de procesamiento (throughput)
  • Técnicas de cuantización, poda y compresión de modelos
  • Optimización del uso térmico, de batería y de recursos

Seguridad y Privacidad en IA en el Dispositivo

  • Manejo local de datos y consideraciones de cumplimiento normativo
  • Protección del modelo y ejecución segura
  • Riesgos y estrategias de mitigación

Patrones Avanzados de Despliegue

  • Flujos de trabajo híbridos entre dispositivo y nube
  • Gestión de aplicaciones de IA priorizadas para trabajo sin conexión (offline-first)
  • Escalar para bases de usuarios masivas

Pruebas, Depuración y Mejora Continua

  • Integración y Despliegue Continuos (CI/CD) para aplicaciones móviles habilitadas con IA
  • Pruebas unitarias, de integración y de rendimiento
  • Actualizaciones iterativas de modelos y compatibilidad hacia atrás

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión del desarrollo de aplicaciones móviles
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático

Público Objetivo

  • Desarrolladores móviles
  • Ingenieros de IA
  • Profesionales técnicos interesados en la implementación de IA en el dispositivo
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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