Temario del curso

Introducción a Nano Banana

  • Visión general del marco de trabajo y sus capacidades
  • Comprensión de la arquitectura y el pipeline 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

Trabajando con las API de Nano Banana

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

Optimización del Rendimiento de IA en Android

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

Diseño de Experiencias de Usuario Impulsadas por IA

  • Implementación de interacciones de UI responsivas
  • Manejo de tareas asíncronas y callbacks
  • Alineamiento de comportamientos de IA con las directrices de UX de Android

Seguridad y Privacidad en IA en Dispositivo

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

Implementación y Mantenimiento de Características de IA

  • Empaquetado y publicación de aplicaciones con IA incrustada
  • Control de versiones y actualización de modelos locales
  • Monitoreo y mejora del rendimiento post-implementación

Casos de Uso Avanzados e Integraciones

  • Combinación de Nano Banana con herramientas de ML existentes en Android
  • Implementación de características de IA multimodal
  • Extensión de aplicaciones con modelos ligeros personalizados

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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