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Programa do Curso

Introdução ao Nano Banana

  • Visão geral do framework e suas capacidades
  • Compreensão da arquitetura e do pipeline de processamento
  • Comparação do Nano Banana com outras soluções de IA local

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 da API
  • Carregamento e gerenciamento de modelos leves
  • Execução de tarefas de inferência em tempo real

Otimizando o Desempenho da 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 Impulsionadas por IA

  • Implementando interações de UI responsivas
  • Tratamento de tarefas assíncronas e callbacks
  • Alinhamento dos comportamentos de IA com as diretrizes de UX do Android

Segurança e Privacidade em IA Local

  • Garantindo o processamento seguro de dados do usuário
  • Técnicas para inferência que preserve a privacidade
  • Considerações de conformidade para implantações corporativas

Implantação e Manutenção de Funcionalidades de IA

  • Pacoteamento e publicação de aplicativos com IA integrada
  • Versionamento e atualização de modelos locais
  • Monitoramento e melhoria do desempenho pós-implantação

Casos de Uso Avançados e Integrações

  • Combinando o Nano Banana com ferramentas de ML Android existentes
  • Implementação de funcionalidades de IA multimodal
  • Extensão de aplicativos com modelos leves personalizados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

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

Público-Alvo

  • Desenvolvedores Android criando aplicativos aprimorados por IA
  • Engenheiros de software explorando fluxos de ML em dispositivos
  • Equipes técnicas avaliando o deploy de IA leve no Android
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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