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Temario del curso

Introducción a Nano Banana

 
  • Descripción general del framework y sus capacidades.
  • Comprensión de la arquitectura y la 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 benchmarking y herramientas de optimización.

  Diseño de experiencias de usuario basadas en IA

 
  • Implementación de interacciones de interfaz de usuario responsivas.
  • Manejo de tareas asíncronas y callbacks.
  • Alineación de los comportamientos de IA con las directrices de UX de Android.

  Seguridad y privacidad en la IA en el dispositivo

 
  • Garantizar un 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 posterior al despliegue.

  Casos de uso avanzados e integraciones

 
  • Combinación de Nano Banana con herramientas existentes de ML para Android.
  • Implementación de funciones de IA multimodal.
  • Expansión de aplicaciones mediante modelos ligeros personalizados.

  Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Audiencia objetivo

 
  • Desarrolladores de Android que crean aplicaciones potenciadas por 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

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