Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA en el dispositivo con Nano Banana
- Principios fundamentales de la inferencia en el dispositivo.
- Arquitectura y capacidades del modelo Nano Banana.
- Consideraciones para la implementación en plataformas móviles.
Configuración de Nano Banana y entorno de desarrollo
- Instalación de las herramientas del SDK de Nano Banana.
- Configuración de los entornos de compilación para Android e iOS.
- Gestión de dependencias y compatibilidad de versiones.
Ejecución de modelos de Nano Banana en dispositivos móviles
- Carga y ejecución de modelos preestablecidos.
- Restricciones de memoria y cómputo en el hardware móvil.
- Estrategias de inferencia en tiempo real.
Desarrollo de funciones de IA con Nano Banana
- Integración de funcionalidades de generación de texto.
- Implementación de flujos de trabajo para generación y edición de imágenes.
- Combinación de entradas multimodales en las aplicaciones.
Optimización de rendimiento y pruebas de benchmark
- Perfiles de latencia y capacidad de procesamiento (throughput).
- Técnicas de cuantización, poda y compresión de modelos.
- Optimización del uso térmico, de batería y de recursos.
Seguridad y privacidad en la IA en el dispositivo
- Gestión de datos locales y consideraciones de cumplimiento normativo.
- Protección del modelo y ejecución segura.
- Riesgos y estrategias de mitigación.
Patrones de implementación avanzados
- Flujos de trabajo híbridos entre el dispositivo y la nube.
- Gestión de aplicaciones de IA con prioridad offline.
- Escala para bases de usuarios grandes.
Pruebas, depuración y mejora continua
- CI/CD para aplicaciones móviles habilitadas con IA.
- Pruebas de unidad, de integración y de rendimiento.
- Actualizaciones iterativas del modelo y compatibilidad inversa.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento sobre el desarrollo de aplicaciones móviles.
- Experiencia con Python, Kotlin o Swift.
- Conocimiento general de los conceptos de aprendizaje automático.
Público objetivo
- Desarrolladores móviles.
- Ingenieros de IA.
- Profesionales técnicos interesados en la implementación de IA en el dispositivo.
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
