Programa do Curso
Introdução à IA em Dispositivo com Nano Banana
- Princípios fundamentais da inferência em dispositivo
- Arquitetura e capacidades do modelo Nano Banana
- Considerações de implementação para plataformas móveis
Configuração do Nano Banana e Ambiente de Desenvolvimento
- Instalação das ferramentas do SDK Nano Banana
- Configuração dos ambientes de build para Android e iOS
- Gestão de dependências e compatibilidade de versões
Executando Modelos Nano Banana em Dispositivos Móveis
- Carregamento e execução de modelos pré-contruídos
- Restrições de memória e computação em hardware móvel
- Estratégias de inferência em tempo real
Criando Funcionalidades de IA com Nano Banana
- Integração de funcionalidades de geração de texto
- Implementação de fluxos de trabalho para geração e edição de imagens
- Combinação de entradas multimodais em aplicativos
Otimização de Desempenho e Benchmarking
- Perfil de latência e vazão (throughput)
- Técnicas de quantização, poda e compressão de modelos
- Otimização do uso térmico, de bateria e de recursos
Segurança e Privacidade na IA em Dispositivo
- Processamento local de dados e considerações de conformidade
- Proteção do modelo e execução segura
- Riscos e estratégias de mitigação
Padrões Avançados de Implementação
- Fluxos de trabalho híbridos entre dispositivo e nuvem
- Gestão de aplicações de IA com prioridade para offline
- Escala para grandes bases de usuários
Testes, Depuração e Melhoria Contínua
- CI/CD para aplicativos móveis com IA
- Testes de unidade, integração e desempenho
- Atualizações iterativas de modelos e compatibilidade reversa
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão do desenvolvimento de aplicações móveis
- Experiência com Python, Kotlin ou Swift
- Conhecimento de conceitos de aprendizado de máquina
Público-Alvo
- Desenvolvedores de aplicações móveis
- Engenheiros de IA
- Profissionais técnicos que exploram o despliegue de IA em dispositivo
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Testemunhos de Clientes (1)
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