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Programa do Curso

Introdução ao Nano Banana

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

Preparação do Ambiente de Desenvolvimento

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

Trabalho com as APIs do Nano Banana

  • Exploração dos métodos de API principais
  • Carregamento e gestão 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 gestão de memória e recursos
  • Abordagens de benchmarking e ferramentas de otimização

Conceção de Experiências de Utilizador Impulsionadas por IA

  • Implementação de 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 na IA em Dispositivos

  • Garantia de tratamento seguro dos dados dos utilizadores
  • Técnicas para inferência preservadora da privacidade
  • Considerações de conformidade para implementações empresariais

Implementação e Manutenção de Funcionalidades de IA

  • Empacotamento e publicação de aplicações com IA integrada
  • Versionamento e atualização de modelos locais
  • Monitorização e melhoria do desempenho pós-implementação

Casos de Uso Avançados e Integrações

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

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

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

Público-Alvo

  • Desenvolvedores Android a criar aplicações potenciadas por IA
  • Engenheiros de software a explorar fluxos de ML em dispositivos
  • Equipes técnicas a avaliar a implementação de IA leve no Android
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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Investimento

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Testemunhos de Clientes (1)

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