IA y Datos
Retos de Visión por Computador
Los retos de Visión por Computador te ponen a enseñar a las máquinas a ver. Desarrollarás habilidades en Procesamiento de Imágenes y Clasificación con CNN, construirás pipelines con OpenCV, abordarás la Detección de Objetos y la Segmentación, y adaptarás modelos preentrenados mediante Transfer Learning.
A partir de ahí abordarás los temas más complejos — Arquitecturas Personalizadas, Visión 3D, Inferencia en Tiempo Real y Gráficos por Computador — construyendo y desplegando sistemas de visión como lo hacen los equipos de investigación aplicada. Cada reto que resuelvas te otorga una credencial verificada para mostrar a los reclutadores.
- AnalysisPrincipianteNuevo
Análisis Comparativo de Frameworks Gráficos para una Edtech de Realidad Aumentada
Implementa el mismo MVP en 3 stacks: (A) Unity 2023 LTS con AR Foundation; (B) three.js + WebXR/Marker.js sobre PWA; (C) React Native + Filament. Cada MVP: cargar 3 modelos GLB …
- Computer Graphics
- Ar Development
- Mobile Development
Introduction to Computer Graphics - CodeIntermedioNuevo
Etiquetado activo asistido por modelo para visión embarcada en AR/VR
Recibes un pool de 8.000 frames sin etiquetar de una sesión de mantenimiento real (anonimizada) y 500 frames etiquetados como semilla. Entrena un modelo base de detección 3D lig…
- Active Learning
- Object Detection
- Human In The Loop
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeIntermedioNuevo
Despliega un modelo de visión en edge para inspección de aceitunas
Recibirás un dataset de 8.000 imágenes etiquetadas (4 clases: sana, golpe, mosca, podrida) capturadas en condiciones reales de planta. Entrenarás un modelo (transfer learning de…
- Deep Learning
- Computer Vision
- Model Optimization
Machine Learning (CS Elective) - CodeIntermedioNuevo
Detecta neumonía en RX de tórax para hospital universitario en Bogotá
Recibes 40.000 RX de tórax con etiquetas binarias (neumonía/no) provenientes de dos hospitales públicos. Entrena DenseNet-121 con transfer learning desde CheXNet o ImageNet. Rep…
- Medical Image Classification
- Transfer Learning
- Interpretability
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- CodePrincipianteNuevo
Shaders GLSL para Estilización de Render en una Startup AR/VR
Trabaja en una escena three.js base provista (3 modelos GLB de unas 30 mil tris cada uno). Escribe 3 shaders fragment estilizadores: (1) cel-shading con 3 bandas de luz; (2) out…
- Glsl
- Shaders
- Computer Graphics
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Implementa edge computing para conteo de personas en una smart city de Medellín
Diseñarás la arquitectura (cámara IP + Jetson Xavier NX + 4G LTE). Integrarás un modelo de detección de personas (YOLOv8 nano cuantizado). Implementarás conteo de personas con t…
- Edge Computing
- Iot Architecture
- Computer Vision
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Cloth Simulation con Position Based Dynamics para una Productora de Moda Virtual
Implementa solver PBD/XPBD: malla triangular con partículas, constraints de distancia (stretching) entre vértices vecinos, constraints de bending entre triángulos adyacentes (Mü…
- Physical Simulation
- Cloth Simulation
- Position Based Dynamics
Advanced Computer Graphics - CodeIntermedioNuevo
Detección de Peatones Nocturnos para un OEM Automotor Catalán
Recibes 25.000 imágenes nocturnas etiquetadas (BDD100K subset + recopilación interna anonimizada) con bounding boxes de peatones. Entrena un detector basado en YOLOv8 o RT-DETR,…
- Object Detection
- Deep Learning
- Model Evaluation
AI for Autonomous Vehicles - Browse challenges
Explore role
Product Manager
Ship product that solves real user problems. Combine user research, prototyping, and stakeholder alignment to turn ambiguous briefs into measurable wins — the role at the centre of modern software teams.
- CodeSéniorNuevo
Simulación Física FLIP para Fluidos en una Productora de Animación
Implementa FLIP estándar: grid MAC con velocidades en faces, partículas con velocidad e historia, transfer P2G + G2P, proyección de presión (solve Poisson via Conjugate Gradient…
- Physical Simulation
- Fluid Simulation
- Flip
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Aplica transfer learning para clasificar especies marinas en Chiloé
Recibes 1.200 imágenes (100 por especie) divididas en train/val/test 60/20/20. Compara: (a) ResNet-50 congelado + cabeza nueva, (b) descongelar últimas 2 capas + cabeza, (c) fin…
- Transfer Learning
- Fine Tuning
- Image Classification
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodeIntermedioNuevo
Adapta un clasificador few-shot para una startup biotech de Barcelona
Recibes un meta-train set de 60 tareas (clasificación binaria sobre cultivos similares, ~500 imágenes/tarea) y 10 tareas meta-test con solo 5 ejemplos por clase (5-shot) y query…
- Meta Learning
- Few Shot Learning
- Prototypical Networks
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodePrincipianteNuevo
Detecta defectos en aceitunas para una conservera murciana
Recibes 12.000 imágenes etiquetadas (3.000 por clase) capturadas con cámara industrial sobre fondo controlado. Entrena un MobileNetV3-Small fine-tuneado desde ImageNet. Reporta …
- Image Classification
- Transfer Learning
- Data Augmentation
Machine Perception Build a verifiable portfolio.
Submissions become evidence. Reviewers with shipping experience score against a rubric; the result becomes a credential anyone can verify.
Why Ewance
- CodeFundamentosNuevo
Detector de Defectos en Conservas para una Industria de Murcia
Recibes 1.500 imágenes etiquetadas (defectuosas / aceptables) de producto en el formato exacto antes del cierre. Construye un pipeline clásico: segmentación del producto vs fond…
- Image Processing
- Feature Extraction
- Classification
Computer Vision (Undergraduate) - CodePrincipianteNuevo
Segmentación de Hojas de Olivo Enfermas en Jaén
Recibes 2.400 fotos anotadas con máscara de zona afectada y etiqueta de enfermedad (tres clases + sana). Entrena un U-Net ligero (encoder MobileNetV3 small o ResNet18) para segm…
- Semantic Segmentation
- Cnn
- Deep Learning
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Calibrar un anillo de cuatro cámaras para robots de almacén
Diseñarás y prototiparás un flujo de calibración usando un tablero ChArUco impreso (un tablero de ajedrez con marcadores ArUco embebidos). Recibirás un conjunto de datos de 200 …
- Camera Calibration
- Multi View Geometry
- Opencv
3D Vision and Multi-View Geometry - CodeIntermedioNuevo
Genera ambientes para videojuegos con GANs en una indie chilena
Recibirás 3 categorías (terreno, follaje, cielo) con 300 texturas históricas cada una (1024x1024). Fine-tunea StyleGAN3 sobre cada categoría usando transfer learning desde un ch…
- Gan
- Stylegan
- Fine Tuning
Deep Generative Models - CodeIntermedioNuevo
Path Tracer Físicamente Basado con Importance Sampling
Implementa path tracer Monte Carlo unbiased. Soporta: ray-triangle intersection acelerado por BVH (Bounding Volume Hierarchy), 3 BSDFs (Lambert, GGX dieléctrico con Fresnel, GGX…
- Physically Based Rendering
- Monte Carlo
- Path Tracing
Multidisciplinar - ResearchIntermedioNuevo
Investiga adaptación de dominio para NLP en una startup legal de Madrid
Trabajen en equipo de 2. Reciben el modelo base (RoBERTa-base fine-tuneado), 50.000 ejemplos del dominio fuente etiquetados y 3.000 del dominio target sin etiquetar + 600 etique…
- Domain Adaptation
- Transfer Learning
- Lora Fine Tuning
Multidisciplinar - CodeFundamentosNuevo
Conteo Automático de Botellas en Cinta para una Bodega del Penedès
Recibes 30 minutos de video cenital (1080p, 25 fps) de las tres cintas, con ground truth manual de conteo por minuto. Aplica preprocesamiento (substracción de fondo o threshold …
- Image Processing
- Background Subtraction
- Blob Detection
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Reconocimiento de Logos en Imágenes Móviles para una App de Cartagena (Colombia)
Recibes 4.000 imágenes etiquetadas de los 25 logos (recolectadas por el equipo en calle) y 800 imágenes negativas (escenas urbanas sin logo). Aplica transfer learning sobre un b…
- Transfer Learning
- Image Classification
- Cnn
Computer Vision (Undergraduate) - CodeIntermedioNuevo
Detecta defectos en piezas automotrices con un CNN en línea
Recibirás un dataset propio anonimizado de 12.000 imágenes etiquetadas (8.500 buenas, 3.500 con 4 tipos de defecto: rebaba, hundimiento, mancha, ralladura). Entrena un detector …
- Cnn
- Image Classification
- Defect Detection
Deep Learning for Computer Vision - CodeIntermedioNuevo
Genera imágenes sintéticas para entrenar un detector de neumáticos en Vigo
Trabajen en equipo de 2. Usen Stable Diffusion con LoRA (Low-Rank Adaptation — adaptación de bajo rango) por modelo para generar ~500 imágenes sintéticas por clase con variación…
- Generative Perception
- Stable Diffusion
- Lora Fine Tuning
Machine Perception - StrategyIntermedioNuevo
Optimizar la estrategia de precios de una SaaS de gestión logística portuaria
Debes diseñar y ejecutar un estudio de investigación de precios que permita reestructurar el modelo de tarificación. El trabajo incluye: (1) definición de segmentos de clientes …
- Pricing Research
- Conjoint Analysis
- Segmentation Analysis
Multidisciplinar - CodeSéniorNuevo
Detecta nódulos pulmonares en TC para health-tech en Medellín
Trabajen en equipo de 2-3. Reciben 1.200 TCs anonimizadas con anotaciones de nódulos. Entrenen un detector 3D (RetinaNet 3D o nnDetection). Reporten FROC con sensibilidades a 0.…
- Object Detection
- 3d Detection
- Medical Imaging
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis
Cómo funciona
Del briefing al certificado, en seis pasos.
Paso 01
Explora retos alineados con tus estudios.
Paso 02
Acepta el que encaja con tus metas.
Paso 03
Trabájalo con la guía del AI Copilot.
Paso 04
Envíalo para una evaluación estructurada.
Paso 05
Consigue una credencial verificada.
Paso 06
Añádela a LinkedIn con un solo clic.
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Explorar todas las competenciasEquipos del sector tras una década de briefings prácticos
¿Reclutando de este grupo?
Patrocina un reto y conoce candidatos a través de su trabajo real.
Los equipos de la industria pueden diseñar briefings en torno a las habilidades que buscan, y evaluar a los estudiantes por entregables puntuados con rúbrica — no por currículums.