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.
- 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…
- Procesamiento De ImáGenes
- Feature Extraction
- Classification
Computer Vision (Undergraduate) - 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
- ClasificacióN Con Cnn
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - 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
Advanced Computer Graphics - CodePrincipianteNuevo
Entrena una CNN para diagnóstico asistido en una EdTech médica
Trabajarás con un subset público de chest X-rays (alrededor de 50.000 imágenes, 14 patologías multi-label). Entrena un DenseNet121 (estándar en literatura X-ray) con transfer le…
- ClasificacióN Con Cnn
- Transfer Learning
- CalibracióN De Modelos
Deep Learning 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
- GráFicos Por Computador
Introduction to Computer Graphics - CodePrincipianteNuevo
Rasterizador 3D desde Cero en C++ para un Estudio Indie
Implementa pipeline gráfico software: vertex transform (model → view → projection), clipping en clip space, división por w, viewport transform, rasterización de triángulos con a…
- Rasterization
- GráFicos Por Computador
- Linear Algebra
Introduction to Computer Graphics - 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
Advanced 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
- DeteccióN De Objetos
- Human In The Loop
Visual Intelligence and Visual Reasoning - 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.
- CodeIntermedioNuevo
Reconocimiento de Productos en Estantería para un Distribuidor Retail en Bogotá
Recibes 9.000 fotos de estantería con bounding boxes y etiquetas a nivel SKU (220 SKUs distintos). Combina detección (DETR o YOLO) + clasificación fine-grained sobre el crop. Ev…
- DeteccióN De Objetos
- Fine Grained Classification
- Pytorch O Tensorflow
Computer Vision - 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
- ClasificacióN Con Cnn
- Deep Learning
Computer Vision (Undergraduate) - CodeIntermedioNuevo
Clasifica reclamaciones de seguros con un modelo de lenguaje afinado
Recibirás 18.000 reclamaciones anonimizadas etiquetadas (urgencia 1-3, ramo en 12 categorías, flag fraude). Diseñarás el preprocesamiento de texto. Afinarás 2 modelos pre-entren…
- Deep Learning
- Transfer Learning
- Procesamiento De Lenguaje Natural (NLP)
Machine Learning (CS Elective) - 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 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
- 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
- VisióN Por Computador
- Model Optimization
Machine Learning (CS Elective) - CodeIntermedioNuevo
Reconstrucción de Mallas con Poisson Surface para una Startup de Patrimonio Digital
Implementa el pipeline en C++ con Open3D y libigl: (1) preprocesamiento bilateral filtering + outlier removal; (2) estimación de normales orientadas vía MST; (3) Poisson surface…
- Geometry Processing
- Mesh Reconstruction
- Poisson Reconstruction
Advanced Computer Graphics - 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 - CodeFundamentosNuevo
Conteo de Personas en Espacio Cerrado para una Cafetería en Málaga
Recibes 4 horas de video cenital (720p, 15 fps) con ground truth manual de conteo de entradas y salidas. Aplica preprocesamiento (substracción de fondo), detección por blob, tra…
- Video Analysis
- Background Subtraction
- Tracking
Computer Vision (Undergraduate) - 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
- SegmentacióN
Marketing Research - CodeIntermedioNuevo
Tracking Multi-Objeto en Puerto de Valencia
Recibes 6 horas de video (10 cámaras, 1080p, 15 fps) con anotación MOT (identidades + boxes por frame) sobre 90 segundos por cámara como ground truth. Integra un detector preent…
- Multi Object Tracking
- DeteccióN De Objetos
- Pytorch O Tensorflow
Computer Vision - 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 …
- Procesamiento De ImáGenes
- Background Subtraction
- Blob Detection
Computer Vision (Undergraduate) - ResearchIntermedioNuevo
Reconoce ingredientes con CV en una app de delivery brasileña
Recibirás un dataset semi-curado de 15.000 imágenes con bounding boxes para 80 clases de ingrediente (heredado de un dataset público + filtrado). Reservarás 1.000 fotos 'cocina …
- DeteccióN De Objetos
- Yolo
- Pytorch O Tensorflow
Deep Learning for Computer Vision - 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
- ClasificacióN Con Cnn
- ClasificacióN Con Cnn
Computer Vision (Undergraduate) - CodePrincipianteNuevo
Construye un pipeline de imágenes para clasificar defectos en línea de calzado
Recibirás 4.500 imágenes etiquetadas (3 clases: OK, defecto leve, defecto severo) capturadas con una webcam industrial. Construye un pipeline en PyTorch con un modelo preentrena…
- VisióN Por Computador
- Transfer Learning
- Pytorch O Tensorflow
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - CodeIntermedioNuevo
Construye un sistema de moderación multimodal para un marketplace de Bogotá
Recibirás 3.000 listados anonimizados etiquetados (95 % OK, 5 % inapropiado). Implementa: (1) clasificador solo-imagen con un modelo preentrenado, (2) clasificador solo-texto co…
- Multimodal Ml
- Fusion
- ClasificacióN Con Cnn
Multimodal Machine Learning - 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 …
- GráFicos Por Computador
- Ar Development
- Mobile Development
Introduction to Computer Graphics
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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¿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.