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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 y 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 cómputo en el hardware móvil
  • Estrategias de inferencia en tiempo real

Creación de funcionalidades de IA con Nano Banana

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

Optimización del rendimiento y medición de métricas (benchmarking)

  • Perfilado de latencia y throughput (caudal)
  • Técnicas de cuantización, poda (pruning) y compresión de modelos
  • Optimización del uso térmico, de batería y de 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 el dispositivo y la nube
  • Gestión de aplicaciones de IA primero en modo sin conexión (offline-first)
  • Escala para grandes bases de usuarios

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

  • Conocimientos sobre el desarrollo de aplicaciones móviles
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático (machine learning)

Público objetivo

  • Desarrolladores móviles
  • Ingenieros de IA
  • Profesionales técnicos que exploran la implementación de IA en el dispositivo
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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