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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 em dispositivo

Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

  • Preparação do Android Studio para cargas de trabalho de IA
  • Integração do SDK do Nano Banana
  • Configuração do projeto e gerenciamento de dependências

Trabalhando com as APIs do Nano Banana

  • Exploração dos métodos principais da API
  • Carregamento e gerenciamento de modelos leves
  • Execução de tarefas de inferência em tempo real

Otimização do 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 Orientadas por IA

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

Segurança e Privacidade na IA em Dispositivo

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

Implantação e Manutenção de Funcionalidades de IA

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

Casos de Uso Avançados e Integrações

  • Combinação do Nano Banana com ferramentas de ML Android existentes
  • Implementação de funcionalidades de IA multimodais
  • Extensão de aplicativos com modelos leves personalizados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fundamentos do desenvolvimento de aplicativos Android
  • Experiência com Kotlin ou Java
  • Conhecimento básico dos fluxos de depuração de aplicativos móveis

Público-Alvo

  • Desenvolvedores Android que constroem aplicativos aprimorados com IA
  • Engenheiros de software que exploram fluxos de trabalho de ML em dispositivo
  • Equipes técnicas que avaliam a implantação de IA leve no Android
 14 Horas

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Testemunhos de Clientes (1)

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