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Temario del curso

Introducción a la IA en dispositivos con Nano Banana

  • Principios fundamentales de la inferencia en el dispositivo
  • Arquitectura y capacidades del modelo Nano Banana
  • Consideraciones para el despliegue en plataformas móviles

Configuración de Nano Banana y entorno de desarrollo

  • Instalación de las herramientas del SDK de Nano Banana
  • Configuración de entornos de compilación para Android e iOS
  • Gestión de dependencias y compatibilidad de versiones

Ejecución de modelos Nano Banana en dispositivos móviles

  • Carga y ejecución de modelos preconstruidos
  • Limitaciones de memoria y cómputo en 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 aplicaciones

Optimización del rendimiento y medición (benchmarking)

  • Perifilado de latencia y capacidad de procesamiento
  • Técnicas de cuantificación, poda y compresión de modelos
  • Optimización del uso térmico, batería y recursos del sistema

Seguridad y privacidad en la IA en dispositivos

  • Manejo local de datos y consideraciones normativas
  • Protección del modelo y ejecución segura
  • Riesgos y estrategias de mitigación

Patrones avanzados de despliegue

  • Flujos de trabajo híbridos en dispositivos y en la nube
  • Gestión de aplicaciones de IA diseñadas para funcionar sin conexión (offline-first)
  • Escalabilidad para grandes cantidades de usuarios

Pruebas, depuración y mejora continua

  • Integración y entrega continuas (CI/CD) para aplicaciones móviles con IA
  • Pruebas unitarias, de integración y de rendimiento
  • Actualizaciones iterativas de modelos y compatibilidad hacia atrás

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre el desarrollo de aplicaciones móviles
  • Experiencia con Python, Kotlin o Swift
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático (machine learning)

Público objetivo

  • Desarrolladores móviles
  • Ingenieros de inteligencia artificial
  • Profesionales técnicos que exploran el despliegue de IA en dispositivos locales
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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