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Temario del curso

Introducción a Nano Banana

  • Vista general del framework y sus capacidades
  • Comprensión de la arquitectura y la canalización 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 centrales 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 evaluación de rendimiento (benchmarking) y herramientas de optimización

Diseño de experiencias de usuario guiadas por IA

  • Implementación de interacciones de UI responsivas
  • Gestión de tareas asincrónicas y callbacks
  • Alineación de los comportamientos de IA con las pautas de experiencia de usuario (UX) de Android

Seguridad y privacidad en la IA en el dispositivo

  • Aseguramiento del manejo seguro de los datos de usuario
  • Técnicas para la 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 después del despliegue

Casos de uso avanzados e integraciones

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Desarrolladores de Android que crean aplicaciones mejoradas 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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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