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Temario del curso

Introducción a la IA en el dispositivo con Nano Banana

  • Principios fundamentales de la inferencia en el dispositivo.
  • Arquitectura y capacidades del modelo Nano Banana.
  • Consideraciones de implementación para plataformas móviles.

Configuración de Nano Banana y entorno de desarrollo

  • Instalación de las herramientas del SDK de Nano Banana.
  • Configuración de los entornos de compilación para Android e iOS.
  • Gestión de dependencias y compatibilidad de versiones.

Ejecución de modelos de Nano Banana en dispositivos móviles

  • Carga y ejecución de modelos precompilados.
  • Restricciones de memoria y potencia de cálculo en el hardware móvil.
  • Estrategias para la inferencia en tiempo real.

Construcción de funciones de IA con Nano Banana

  • Integración de funcionalidades de generación de texto.
  • Implementación de flujos de trabajo para la generación y edición de imágenes.
  • Combinación de entradas multimodales en las aplicaciones.

Optimización del rendimiento y medición de métricas (benchmarking)

  • Perfilado de latencia y tasa de transferencia (throughput).
  • Técnicas de cuantización, poda y compresión de modelos.
  • Optimización del uso térmico, de la batería y de los recursos.

Seguridad y privacidad en la IA en el dispositivo

  • Manejo de datos locales y consideraciones de cumplimiento normativo.
  • Protección del modelo y ejecución segura.
  • Riesgos y estrategias de mitigación.

Patrones avanzados de implementación

  • Flujos de trabajo híbridos entre dispositivo y nube.
  • Gestión de aplicaciones de IA con prioridad en el modo sin conexión (offline-first).
  • Escala para bases de usuarios extensas.

Pruebas, depuración y mejora continua

  • Integración y Despliegue Continuos (CI/CD) para aplicaciones móviles habilitadas con IA.
  • Pruebas unitarias, de integración y de rendimiento.
  • Actualizaciones iterativas de modelos y compatibilidad hacia atrás.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento sobre el desarrollo de aplicaciones móviles.
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático.

Público Objetivo

  • Desarrolladores de aplicaciones móviles.
  • Ingenieros de IA.
  • Profesionales técnicos interesados en la implementación de IA en el dispositivo.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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