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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Nano Banana

  • Visão geral do framework e de suas capacidades
  • Compreensão da arquitetura e do pipeline de processamento
  • Comparação entre o Nano Banana e outras soluções de IA no dispositivo

Configurando o Ambiente de Desenvolvimento

  • Preparando o Android Studio para cargas de trabalho de IA
  • Integrando o SDK Nano Banana
  • Configuração de projeto e gerenciamento de dependências

Trabalhando com as APIs do Nano Banana

  • Explorando os métodos principais das APIs
  • Carregando e gerenciando modelos leves
  • Executando tarefas de inferência em tempo real

Otimizando o Desempenho de IA no Android

  • Estratégias para inferência de baixa latência
  • Técnicas de gerenciamento de memória e recursos
  • Abordagens de benchmarking e ferramentas de otimização

Projetando Experiências de Usuário Guiadas por IA

  • Implementando interações de UI responsivas
  • Tratando tarefas assíncronas e callbacks
  • Alinhando os comportamentos de IA às diretrizes de UX do Android

Segurança e Privacidade em IA no Dispositivo

  • Garantindo o manuseio seguro dos dados do usuário
  • Técnicas para inferência que preserva a privacidade
  • Considerações de conformidade para implantações empresariais

Implantando e Mantendo Funcionalidades de IA

  • Empacotando e publicando aplicativos com IA embutida
  • Versionamento e atualização de modelos locais
  • Monitoramento e melhoria do desempenho pós-implementação

Casos de Uso Avançados e Integrações

  • Combinando o Nano Banana com ferramentas de ML existentes do Android
  • Implementando funcionalidades de IA multimodais
  • Estendendo aplicativos com modelos leves personalizados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fundamentos de aplicações Android
  • Experiência com Kotlin ou Java
  • Familiaridade básica com fluxos de depuração de aplicativos móveis

Público-Alvo

  • Desenvolvedores Android que criam aplicativos aprimorados por IA
  • Engenheiros de software explorando fluxos de trabalho de ML no dispositivo
  • Equipes técnicas avaliando a implantação de IA leve no Android

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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