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Temario del curso
Introducción a Nano Banana
- Resumen del marco de trabajo 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 principales de la API
- Carga y gestión de modelos ligeros
- Ejecución de tareas de inferencia en tiempo real
Optimización del rendimiento de la IA en Android
- Estrategias para la inferencia de baja latencia
- Técnicas de gestión de memoria y recursos
- Enfoques de pruebas de referencia (benchmarking) y herramientas de optimización
Diseño de experiencias de usuario impulsadas por IA
- Implementación de interacciones de interfaz de usuario (UI) responsivas
- Gestión de tareas asíncronas y llamadas inversas (callbacks)
- Alignment of IA behaviors with Android UX guidelines -> Alineación de los comportamientos de la IA con las pautas de UX de Android
Seguridad y privacidad en la IA en el dispositivo
- Garantizar el manejo seguro de los datos de los usuarios
- Técnicas para una inferencia que preserve la privacidad
- Consideraciones de cumplimiento para despliegues empresariales
Despliegue y mantenimiento de funciones de IA
- Empaquetado y publicación de aplicaciones con IA integrada
- Gestión de versiones 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 de Android existentes
- Implementación de funciones de IA multimodales
- Extensión de aplicaciones con modelos personalizados ligeros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de las aplicaciones de Android
- Experiencia con Kotlin o Java
- Conocimiento básico de los 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
Formación Corporativa a Medida
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- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Reseñas (1)
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