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Temario del curso

Introducción a Nano Banana

  • Visión 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 API de Nano Banana

  • Exploración de los métodos API principales
  • Carga y gestión de modelos ligeros
  • Ejecución de tareas de inferencia en tiempo real

Optimización del rendimiento de IA en Android

  • Estrategias para inferencia de baja latencia
  • Técnicas de gestión de memoria y recursos
  • Enfoques de evaluación de rendimiento y herramientas de optimización

Diseño de experiencias de usuario impulsadas por IA

  • Implementación de interacciones de interfaz de usuario responsivas
  • Gestión de tareas asíncronas y devoluciones de llamada (callbacks)
  • Alineación de los comportamientos 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 una inferencia que preserva la privacidad
  • Consideraciones de cumplimiento normativo para despliegues empresariales

Despliegue y mantenimiento de características 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 en Android
  • Implementación de características 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 sobre 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 el despliegue de IA ligera en Android
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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