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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Nano Banana
- Descripción general del marco y sus capacidades
- Comprensión de la arquitectura y la tubería 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 de API principales
- Carga y gestión de modelos ligeros
- Ejecución de tareas de inferencia en tiempo real
Optimización del rendimiento de la IA en Android
- Estrategias para inferencia de baja latencia
- Técnicas de gestión de memoria y recursos
- Enfoques de pruebas de referencia y herramientas de optimización
Diseño de experiencias de usuario impulsadas por IA
- Implementación de interacciones de UI responsivas
- Gestión de tareas asincrónicas y callbacks
- Alineación de los comportamientos de IA con las directrices 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 la inferencia que preserva la privacidad
- Consideraciones de cumplimiento para implementaciones 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 posterior al 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 ligeros personalizados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de las aplicaciones Android
- Experiencia con Kotlin o Java
- Conocimientos básicos de los flujos de trabajo de depuración de aplicaciones móviles
Público
- 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
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Reseñas (1)
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