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Temario del curso

  Introducción a la inteligencia artificial en el dispositivo con Nano Banana

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

  Configuración de Nano Banana y entorno de desarrollo

  • Instalación de las herramientas 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 preconstruidos
  • Restricciones de memoria y procesamiento en hardware móvil
  • Estrategias de inferencia en tiempo real

  Desarrollo de funciones de inteligencia artificial 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 aplicaciones

  Optimización del rendimiento y medición de resultados (benchmarking)

  • Perfilado de latencia y capacidad de procesamiento (throughput)
  • Técnicas de cuantización, poda y compresión de modelos
  • Optimización del consumo térmico, de batería y de recursos

  Seguridad y privacidad en la inteligencia artificial en el dispositivo

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

  Patrones avanzados de despliegue

  • Flujos de trabajo híbridos entre el dispositivo y la nube
  • Gestión de aplicaciones de inteligencia artificial que funcionan sin conexión (offline-first)
  • Escalabilidad para grandes bases de usuarios

  Pruebas, depuración y mejora continua

  • Integración y entrega continuas (CI/CD) para aplicaciones móviles con inteligencia artificial
  • Pruebas unitarias, de integración y de rendimiento
  • Actualizaciones iterativas del modelo y compatibilidad hacia atrás

  Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

  Público objetivo

  • Desarrolladores móviles
  • Ingenieros de inteligencia artificial
  • Profesionales técnicos que exploran el despliegue de inteligencia artificial en el dispositivo
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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