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Temario del curso

Introducción a Nano Banana

  • Descripción general del marco de trabajo y sus capacidades
  • Comprensión de la arquitectura y la cadena 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

Uso de 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 IA en Android

  • Estrategias para inferencia con baja latencia
  • Técnicas de gestión de memoria y recursos
  • Enfoques de evaluación comparativa (benchmarking) y herramientas de optimización

Diseño de experiencias de usuario impulsadas por IA

  • Implementación de interacciones de IU responsivas
  • Gestión de tareas asíncronas y devoluciones de llamada (callbacks)
  • Alineación del comportamiento de 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 normativo para despliegues 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 tras el despliegue

Casos de uso avanzados e integraciones

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Desarrolladores de Android que crean aplicaciones con inteligencia artificial
  • Ingenieros de software que exploran flujos de trabajo de ML en el dispositivo
  • Equipos técnicos que evalúan el despliegue de IA ligera en Android
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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