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Temario del curso
Introducción a Nano Banana
- Visión general del marco de trabajo y sus capacidades
- Comprensión de la arquitectura y el flujo 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 principales 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 inferencia de baja latencia
- Técnicas de gestión de memoria y recursos
- Enfoques de evaluación comparativa 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 pautas de UX de Android
Seguridad y Privacidad en la IA en el Dispositivo
- Garantizar el manejo seguro de los datos del usuario
- Técnicas para inferencia que preserva la privacidad
- Consideraciones de cumplimiento para despliegues empresariales
Despliegue y Mantenimiento de Funcionalidades de IA
- Empaquetado y publicación de aplicaciones con IA integrada
- Versionado y actualización de modelos locales
- Monitoreo y mejora del rendimiento tras el despliegue
Casos de Uso Avanzados e Integraciones
- Combinación de Nano Banana con herramientas existentes de ML para Android
- Implementación de funcionalidades de IA multimodal
- Extensión de aplicaciones con modelos ligeros personalizados
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de las aplicaciones Android
- Experiencia con Kotlin o Java
- Familiaridad básica con flujos de trabajo de depuración de aplicaciones móviles
Audiencia 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
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática