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.
- 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 - ResearchIntermedioNuevo
Crea voces sintéticas de doblaje con TTS para una productora audiovisual
Recibirás 30 minutos de grabación por cada uno de 3 locutores (sintético / con consentimiento simulado) más 50 frases de evaluación cubriendo distintos registros (informativo, n…
- Text To Speech
- Voice Cloning
- Generative Models
Deep Generative Models - 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
Genera variaciones de packaging con difusión para una marca artesanal
Recibirás 320 imágenes de packaging histórico de la marca (anonimizado, con SKU enmascarado), más un texto-brief por colección. Fine-tunea Stable Diffusion XL con LoRA (Low-Rank…
- Diffusion Models
- Lora
- Fine Tuning
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
- ResearchIntermedioNuevo
Investiga back-translation para mejorar MT EN→Catalán en una editorial
Recibes 80.000 pares EN↔CA reales + 5 M de oraciones en catalán monolingüe. Aplica back-translation: traduce el monolingüe CA→EN con un modelo intermedio, luego entrena (o fine-…
- Back Translation
- Low Resource Mt
- Neural Machine Translation
Machine Translation - CodeIntermedioNuevo
Búsqueda vectorial a escala para catálogo de gran retailer
Recibes un subconjunto representativo de 2 millones de productos con descripciones multilingües (español, inglés, portugués), 30.000 consultas de búsqueda anonimizadas con clics…
- Vector Search
- Embeddings
- Distributed Indexing
Machine Learning at Scale - 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
Restaura archivos fotográficos históricos con super-resolución y denoising
Recibirás 800 imágenes representativas y 80 imágenes con escaneos de alta calidad como ground truth (cuando el negativo se ha conservado). Implementarás un pipeline modular: (1)…
- Image Restoration
- Super Resolution
- Denoising
Image Processing and Computational Imaging - 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.
- CodeIntermedioNuevo
Generar variaciones de producto con difusión condicionada
Recibirás 4.000 pares de (boceto, foto real) de la marca, anotados con descripción del material. Partirás de Stable Diffusion XL y aplicarás un fine-tuning con ControlNet para c…
- Diffusion Models
- Controlnet
- Lora Fine Tuning
Advanced Deep Learning - 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
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 - 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 Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- 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 - ResearchSéniorNuevo
Reproduce un experimento de escalado a pequeña escala
Entrenarás transformers GPT-style desde cero en 3 tamaños (1M, 10M, 100M parámetros) sobre subsets de OpenWebText o C4 en 3 tamaños (100M, 1B, 10B tokens). Ejecutarás los 9 cruc…
- Scaling Laws
- Transformers
- Pytorch
Large Language Models - CodeIntermedioNuevo
Entrenamiento federado con seguridad agregada para banca móvil
Implementa un entrenamiento federado horizontal sobre un modelo de fraude (modelo base proporcionado, MLP simple). Usa PySyft, Flower o tu propia implementación con PyTorch. Aña…
- Federated Learning
- Secure Computation
- Ml Privacy
Privacy-Enhancing Technologies - ResearchPrincipianteNuevo
Variational Autoencoder para Síntesis de Diseños de Etiqueta en Mendoza
Recibirás ~3.500 etiquetas históricas de bodegas y un brief del nuevo vino (perfil, target, paleta). Entrena un VAE convolucional (latente 64-128 dim) sobre las etiquetas. Explo…
- Vae
- Generative Models
- Latent Space Exploration
Generative AI - CodeIntermedioNuevo
Política PPO para Conducir un AGV en Mina de Antofagasta
Recibirás un entorno Gymnasium con un AGV de tracción diferencial, 4 mapas de túneles distintos y perturbaciones (polvo, fallos puntuales de odometría, iluminación variable). En…
- Policy Gradients
- Ppo
- Reinforcement Learning
Deep 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 - 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
Cuantiza un Modelo de Detección de Plagas en Olivar de Jaén
Recibirás un modelo PyTorch preentrenado (~12M parámetros), un dataset etiquetado de 8.000 imágenes (4 clases de plaga + sano) y la documentación del ESP32-S3 con TensorFlow Lit…
- Quantization
- Qat
- Edge Deployment
Edge ML and On-Device Machine Learning - ResearchSéniorNuevo
Actor-critic para gestión de inventario en pesca acuícola
En equipo de 2-3, recibes 2 años de datos diarios por jaula (alimento dado, temperatura, mortalidad, peso muestreado mensualmente) y construyes un simulador calibrado del crecim…
- Reinforcement Learning
- Actor Critic
- Simulation
Reinforcement Learning - CodeIntermedioNuevo
Detección de intención por voz para un asistente de hogar inteligente
Recibes un dataset interno de 22.000 enunciados de comandos de hogar (encender luces, ajustar termostato, reproducir música) etiquetados con intención y entidades, más una divis…
- Spoken Language Understanding
- Speech Recognition
- Intent Classification
Speech Recognition and Spoken Language Processing - CodeIntermedioNuevo
Transcribe y analiza llamadas de soporte con un encoder + decoder
Recibirás 4.000 llamadas anonimizadas en español (8 segundos a 12 minutos) con etiquetas de motivo (12 categorías) y sentimiento (positivo/neutro/negativo). Implementa el pipeli…
- Asr
- Whisper
- Transformers
Deep Learning - CodeIntermedioNuevo
Compara DQN y SAC para control de cinta transportadora aleatoria
En equipo de 2, recibes el simulador de cinta calibrado contra logs de 30 días reales. Estado = (carga actual, tasa de llegada estimada, temperatura del motor). Acción discreta …
- Reinforcement Learning
- Dqn
- Sac
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.