Temario del curso
Introducción a Nano Banana
- Visión general del marco de trabajo y sus capacidades
- Comprensión de la arquitectura y el pipeline de procesamiento
- Comparación de Nano Banana con otras soluciones de IA en 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
Trabajando 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 IA en Android
- Estrategias para la inferencia de baja latencia
- Técnicas de gestión de memoria y recursos
- Enfoques de benchmarking y herramientas de optimización
Diseño de Experiencias de Usuario Impulsadas por IA
- Implementación de interacciones de UI responsivas
- Manejo de tareas asíncronas y callbacks
- Alineamiento de comportamientos de IA con las directrices de UX de Android
Seguridad y Privacidad en IA en Dispositivo
- Garantía del manejo seguro de los datos del usuario
- Técnicas para la inferencia que preserve la privacidad
- Consideraciones de cumplimiento para implementaciones empresariales
Implementación y Mantenimiento de Características de IA
- Empaquetado y publicación de aplicaciones con IA incrustada
- Control de versiones y actualización de modelos locales
- Monitoreo y mejora del rendimiento post-implementación
Casos de Uso Avanzados e Integraciones
- Combinación de Nano Banana con herramientas de ML existentes en Android
- Implementación de características 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 los flujos de trabajo de depuración de aplicaciones móviles
Público Objetivo
- Desarrolladores de Android que construyen aplicaciones mejoradas con IA
- Ingenieros de software que exploran flujos de trabajo de ML en dispositivo
- Equipos técnicos que evalúan la implementación ligera de IA en Android
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Testimonios (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
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