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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Nano Banana
- Resumen del marco y sus capacidades
- Comprensión de la arquitectura y el pipeline de procesamiento
- Comparación de Nano Banana con otras soluciones de IA en el 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 los métodos principales de la API
- 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 pruebas de rendimiento (benchmarking) y herramientas de optimización
Diseño de Experiencias de Usuario Impulsadas por IA
- Implementación de interacciones de UI responsivas
- Gestión de tareas asíncronas y callbacks
- Alineación de los comportamientos de IA con las guías de UX de Android
Seguridad y Privacidad en la IA en el Dispositivo
- Garantía de un manejo seguro de los datos de usuario
- Técnicas para inferencia que preserve la privacidad
- Consideraciones de cumplimiento para implementaciones empresariales
Implementación y Mantenimiento de Funcionalidades de IA
- Empaquetado y publicación de aplicaciones con IA integrada
- Gestión de versiones y actualización de modelos locales
- Monitoreo y mejora del rendimiento tras la implementación
Casos de Uso Avanzados e Integraciones
- Combino Nano Banana con herramientas de ML existentes para Android
- Implementación de funcionalidades de IA multimodales
- Extensión de aplicaciones con modelos ligeros personalizados
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de las aplicaciones de Android
- Experiencia con Kotlin o Java
- Conocimiento básico de los flujos de trabajo de depuración de aplicaciones móviles
Público Objetivo
- Desarrolladores de Android que crean aplicaciones potenciadas 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
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática
