IA y Datos
Retos de Deep Learning
Los retos de Deep Learning te sitúan en el centro del trabajo de construir modelos que aprenden de datos en bruto. Desarrollarás habilidades en Redes Neuronales y Redes Feedforward, aplicarás Aumentación de Datos y entrenarás modelos en PyTorch o TensorFlow junto a los fundamentos del Reinforcement Learning.
A partir de ahí abordarás los temas más complejos — Arquitectura Transformer, Mecanismos de Atención, Diseño de Arquitectura Personalizada y Entrenamiento Distribuido — trabajando con PyTorch Lightning / Hugging Face Trainer, Patrones de Investigación con JAX y Diseño de Estudios de Ablación. Cada reto que resuelvas te otorga una credencial verificada para mostrar a los reclutadores.
- ResearchIntermedioNuevo
Diseña y ejecuta un capstone de detección de anomalías para una cooperativa olivarera
Recibirás 18 meses de telemetría minutal de 6 molinos (cerca de 45 millones de filas) más un registro de 38 incidentes etiquetados. Diseña el experimento: define qué es una anom…
- Anomaly Detection
- Time Series Analysis
- Pytorch
Multidisciplinar - ResearchPrincipianteNuevo
Forecasting de demanda con RNNs/transformers para una bodega riojana
Recibirás 5 años de demanda mensual anonimizada por SKU × mercado, calendario de promociones y eventos exógenos (festivos, lanzamientos). Implementa: (1) baseline ARIMA + Holt-W…
- Time Series Forecasting
- Lstm
- Transformers
Deep Learning - CodeIntermedioNuevo
Optimización de Red de Distribución Eléctrica con GNN en Santiago de Chile
Recibirás topología completa (anonimizada) de la red de distribución, 24 meses de mediciones SCADA por nodo y proyecciones de demanda residencial. Construye el grafo dirigido de…
- Graph Neural Networks
- Spatiotemporal Ml
- Node Classification
Machine Learning on Graphs - ResearchIntermedioNuevo
Augmenta datasets escasos con VAEs para clasificación médica
Trabajarás con un dataset público (BloodMNIST o similar de MedMNIST, alrededor de 17.000 imágenes en 8 clases). Reduce artificialmente a 500 imágenes por clase para simular esca…
- Vae
- Generative Models
- Data Augmentation
Deep Generative Models Develop in-demand professional skills.
Each challenge names the skills it strengthens. Over time, your profile fills with the competences a hiring manager would actually look for.
Why Ewance
- 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 - AnalysisPrincipianteNuevo
Evalúa estrategias de cuantización para inferencia económica en español
Tomarás Llama-3 8B-Instruct o Qwen2 7B-Instruct y producirás 4 variantes: FP16 baseline, INT8 (bitsandbytes), INT4-AWQ, INT4-GPTQ. Evaluarás sobre 3 benchmarks en español: una t…
- Quantization
- LLM Inference
- Benchmarking
Large Language Models - 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
Construye un clasificador de reseñas con transformers para una marketplace LATAM
Recibirás 60.000 reseñas en español anonimizadas etiquetadas por tema (multi-label, una reseña puede tocar varios temas) y sentimiento (multi-clase). Fine-tunea un encoder trans…
- Transformers
- Fine Tuning
- Multi Task Learning
Deep Learning - Browse challenges
Explore role
Strategy Analyst
Frame the business question, model the options, build the recommendation. From market sizing to competitive analysis, this role is where strategy consulting meets in-house decision-making.
- CodePrincipianteNuevo
Detección de fugas con sensores acústicos para una utility chilena
Recibes 40.000 ventanas de un segundo de señal acústica con etiqueta (fuga, transitorio, ruido) provenientes de 200 sensores. Construye features clásicas (espectrograma de Mel, …
- Signal Processing
- Deep Learning
- Python
AI for Science and Engineering - 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
Política de pricing dinámico con bandidos contextuales en e-commerce
Recibes 6 meses de eventos (vistas + compras) sobre los 80 SKUs y 8 niveles de precio discretos por SKU. Implementa LinUCB con 12 features contextuales y úsalo en una validación…
- Contextual Bandits
- Reinforcement Learning
- Offline Evaluation
Reinforcement Learning - CodeIntermedioNuevo
Razonamiento visual para auditar etiquetado vial en delivery autónomo
Recibes 800 imágenes frontales de robot etiquetadas con respuestas a 12 preguntas estructuradas (¿hay rampa?, ¿hay peatón en la calzada?, ¿semáforo en verde?, etc.) y 200 imágen…
- Visual Question Answering
- Multimodal LLM
- Lora Fine Tuning
Visual Intelligence and Visual Reasoning Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- ResearchIntermedioNuevo
Grad-CAM para Tumor Cerebral en Centro Radiológico de Sevilla
Recibirás un modelo de clasificación binaria (tumor / no tumor) entrenado en ~6.000 cortes axiales sintéticos (no se usan datos clínicos reales en el reto). Implementa Grad-CAM …
- Grad Cam
- Saliency Maps
- Explainability
Explainable and Interpretable AI - CodePrincipianteNuevo
Extrae cláusulas críticas de contratos con NLP supervisado
Recibirás 1.500 contratos comerciales en español anonimizados con cláusulas anotadas por jurista (spans con tipo de cláusula). Entrenarás un modelo de extracción tipo BERT (RoBE…
- Information Extraction
- Token Classification
- Pytorch
Multidisciplinar - 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 - CodeIntermedioNuevo
Recomendación de Productos con GNN para Marketplace Hortícola en Almería
Recibirás 18 meses de órdenes históricas (~95.000 líneas) y catálogo de productos con metadatos (variedad, calibre, certificación bio). Construye el grafo bipartito comprador-pr…
- Graph Neural Networks
- Link Prediction
- Recommender Systems
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Predicción de Trayectorias para una Flota Logística en Puebla
Recibes 60 horas de datos de patio (poses 10 Hz de 18 vehículos manuales y 4 autónomos, mapa lógico del patio en formato Lanelet2-like). Entrena un baseline kinemático (modelo d…
- Trajectory Prediction
- Sequence Models
- Pytorch
Multidisciplinar - AnalysisIntermedioNuevo
Imitation Learning para Sim-to-Real en Robot Móvil de Curitiba
Recibirás 200 demostraciones humanas teleoperadas (joystick) en simulador, más un wrapper Gymnasium del mismo entorno. Entrena un agente con Behaviour Cloning (BC) puro, luego c…
- Imitation Learning
- Behaviour Cloning
- Dagger
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Modela secuencias de gestos para una empresa de retail interactivo en Bilbao
Recibes 4.500 clips etiquetados (900 por clase) de 16 frames a 15 fps. Extrae keypoints de mano con MediaPipe Hands y entrena dos modelos temporales: LSTM bidireccional y un Tra…
- Sequence Models
- Lstm
- Temporal Transformers
Machine Perception - CodePrincipianteNuevo
Optimiza el ruteo de un brazo robótico con Q-learning tabular
Recibes el modelo cinemático del brazo (6 articulaciones, rangos definidos) y 12 configuraciones de pieza objetivo. Discretiza el espacio de configuración (grids razonables por …
- Reinforcement Learning
- Q Learning
- Mdp Modeling
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Red neuronal informada por la física para flujo en tuberías
Recibes la formulación matemática del problema (ecuación de continuidad y de momento simplificadas en 2D), tres geometrías de referencia con su solución numérica de alta calidad…
- Physics Informed Nn
- Scientific Computing
- Pytorch
AI for Science and Engineering - DesignIntermedioNuevo
Diseña una arquitectura de entrenamiento distribuido para una telco brasileña
Recibirás un dataset reducido (15 millones de filas) y especificaciones de la infraestructura disponible (clúster Kubernetes con 8 nodos GPU). Diseña la arquitectura: elige entr…
- Distributed Training
- Pytorch
- Kubernetes
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Segmenta lesiones de piel para teledermatología en zona rural
Recibirás 1.200 imágenes anotadas a nivel de píxel (combinando ISIC público y un subset cedido por la red, anonimizado) y 200 imágenes de validación con condiciones reales de ce…
- Image Segmentation
- Medical Imaging
- Pytorch
Image Processing and Computational Imaging - CodeIntermedioNuevo
Detección de palabras clave de despertador en español mexicano para wearable
Recibes 12.000 grabaciones positivas de la palabra clave por hablantes mexicanos, 80.000 grabaciones negativas (conversación, ruido de gimnasio, otras palabras parecidas) y un o…
- Keyword Spotting
- Model Quantization
- Edge Deployment
Speech Recognition and Spoken Language Processing
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.