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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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