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.
- 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
- Computer Graphics
- Linear Algebra
Introduction to Computer Graphics - 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 - 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 - 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 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
- 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 - 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 - 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…
- Cnn
- Transfer Learning
- Model Calibration
Deep Learning - 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 - 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
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
- NLP
Multidisciplinar - CodeSéniorNuevo
Acelera inferencia de visión en edge para una empresa de logística portuaria
Recibirás un modelo PyTorch de detección (YOLOv8s entrenado para contenedores) y un conjunto de validación de 2.000 imágenes con etiquetas. Convierte a ONNX, exporta a TensorRT,…
- Edge Deployment
- Model Optimization
- Tensorrt
Machine Learning Systems - 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
- Object Detection
- Pytorch
Computer Vision - 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 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
- 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) - 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 - 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 - CodeSéniorNuevo
Fusión LiDAR-cámara para detección de personas en mina autónoma
Recibes un dataset etiquetado con 8.000 cuadros de un tajo simulado y 2.000 cuadros reales grabados en una mina del norte de Chile, cada uno con nube de puntos LiDAR sincronizad…
- Sensor Fusion
- Lidar Processing
- Object Detection
Robot Perception and Autonomy - 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
Diseña aprendizaje multi-tarea para una fintech en Bogotá
Recibes 250.000 clientes anonimizados con features compartidas (uso, antigüedad, saldo, demografía) y las 3 etiquetas. Construye una red multi-tarea con shared encoder + 3 cabez…
- Multi Task Learning
- Transfer Learning
- Loss Balancing
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Digital Humans: Rigging y Skinning para una Empresa de Avatares LATAM
Construye pipeline en Python con Open3D + libigl: (1) detección de landmarks anatómicos sobre malla via correspondencia con template (Procrustes + ICP refinement); (2) ajuste de…
- Digital Humans
- Rigging
- Skinning
Advanced Computer Graphics - 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 - CodeIntermedioNuevo
Detección de Defectos en Soldadura para una Planta Tier-1 de Vigo
Recibes 6.500 imágenes RX anotadas (bounding boxes de tres tipos de defecto: poro, falta de fusión, inclusión). Entrena un detector moderno (DETR — Detection Transformer o YOLO-…
- Object Detection
- Deep Learning
- Pytorch
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
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…
- Object Detection
- Fine Grained Classification
- Pytorch
Computer Vision - CodeIntermedioNuevo
Anonimización en streaming para cámaras de seguridad ciudadana
Recibes 4 horas de vídeo grabado en 1080p a 25 fps procedente de tres cámaras representativas (parking, vestíbulo comercial, andén de transporte) y un script de evaluación que m…
- Object Detection
- Real Time Video
- Privacy Engineering
Multidisciplinar
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.