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.
- 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 - ResearchSéniorNuevo
Análisis interpretabilidad mecánica de un modelo pequeño
Elige una tarea sencilla bien estudiada (por ejemplo predicción del último token de una secuencia aritmética o resolución de pronombres en frases cortas). Sobre un Transformer p…
- Mechanistic Interpretability
- Transformer Internals
- Pytorch
AI Safety and Alignment - ResearchSéniorNuevo
RL Basado en Modelo para Tienda con Recomendaciones en Bogotá
Recibirás un simulador construido sobre 6 meses de logs anonimizados (~3M eventos, 80k usuarios anonimizados) que reproduce probabilidades de clic e ingresos por sesión. Entrena…
- Model Based Rl
- Reinforcement Learning
- Off Policy Evaluation
Deep Reinforcement Learning - CodeFundamentosNuevo
Entrena una red neuronal pequeña para clasificar dígitos manuscritos
Trabaja primero con MNIST (60.000 ejemplos de entrenamiento, 10.000 de test). Construye una red feed-forward de dos capas ocultas con activaciones ReLU (Rectified Linear Unit — …
- Neural Networks
- Backpropagation
- Model Evaluation
Machine Learning (Undergraduate) 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
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
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 - 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 - 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 - Browse challenges
Explore role
Marketing Analyst
Plan and measure campaigns that grow the business. Funnel analytics, attribution, segmentation, and the rigorous measurement that lets marketing defend its budget at the leadership table.
- ResearchIntermedioNuevo
Reproducción de un resultado del estado del arte en visión
Elige (entre tres opciones proporcionadas) un paper reciente del estado del arte en clasificación de imágenes con código y datasets públicos. Reproduce el experimento principal …
- Reproducibility
- Model Evaluation
- Deep Learning
AI Measurement and Evaluation - CodeSéniorNuevo
Predicción estructurada de etiquetas en imagenes satelitales
Recibirás 4.500 tiles Sentinel-2 (256x256 px, 13 bandas) con máscaras multi-etiqueta. Entrenarás un encoder ConvNeXt-Tiny como extractor y compararás (1) clasificación independi…
- Structured Prediction
- Conditional Random Fields
- Convolutional Neural Networks
Advanced Machine Learning - 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 - DesignIntermedioNuevo
Diseña un sistema de federated learning para hospitales en Brasil bajo LGPD
Recibirás 3 datasets sintéticos representando 3 hospitales (15.000-25.000 pacientes cada uno) con esquemas idénticos. Implementa: (1) modelo baseline entrenado centralmente sobr…
- Federated Learning
- Secure Aggregation
- Lgpd Compliance
Privacy-Preserving Machine 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
REINFORCE para balance de carga en un servidor de gaming LATAM
Recibes 30 días de logs históricos (origen del jugador, datacenters disponibles, carga, latencia medida, costo) y construyes un simulador de eventos discretos. Entrena un agente…
- Reinforcement Learning
- Policy Gradients
- Deep Learning
Reinforcement Learning - CodeIntermedioNuevo
Diarización y resúmenes para un call center de salud en Bogotá
Recibes 200 llamadas anonimizadas de duración media de 5 minutos. Implementa el pipeline en tres etapas: (1) diarización con pyannote.audio o un modelo equivalente, (2) transcri…
- Speaker Diarization
- Speech Recognition
- Summarization
Speech Recognition and Spoken Language Processing - CodeIntermedioNuevo
Segmentación 3D de Cuerpo de Mina para Empresa de Servicios Atacameña
Recibes 80 escaneos LiDAR anonimizados (alrededor de 12 millones de puntos por escaneo) con anotación 5-clase. Entrena un modelo de segmentación de nube de puntos (PointNet++ o …
- 3d Segmentation
- Point Cloud Processing
- Deep Learning
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Segmenta lesiones cerebrales con U-Net para una biotech de Barcelona
Recibes 600 volúmenes TC con máscaras (90 % train, 10 % test) y metadatos básicos (edad, sexo). Entrena una U-Net 3D con patches (96³) y augmentaciones (flip, rotación, ruido ga…
- Medical Image Segmentation
- U Net
- 3d Convolutional Networks
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Pruning Estructurado para Cámara de Inspección de Acero en Monterrey
Recibirás un modelo de segmentación semántica (ResNet-50 + UPerNet) entrenado en 12.000 imágenes etiquetadas con 5 clases de defectos. Aplica pruning estructurado por canal (no …
- Structured Pruning
- Knowledge Distillation
- Edge Deployment
Edge ML and On-Device Machine Learning - CodePrincipianteNuevo
Detecta cosecha óptima de fresa con visión RGB en invernadero
Recibirás 5.000 imágenes etiquetadas con cajas delimitadoras y clase (verde, comercial, sobre-madura) capturadas a distintas horas del día. Entrenarás un detector ligero (YOLOv8…
- Object Detection
- Edge Deployment
- Pytorch
Image Processing and Computational Imaging - 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 - CodeIntermedioNuevo
Diseña una política de pricing dinámico para una hotelera caribeña
Recibirás 4 años de datos anonimizados de booking y precios por noche por propiedad, más eventos exógenos (festivos, eventos locales). Construye un simulador de demanda que repr…
- Reinforcement Learning
- Dynamic Pricing
- Simulation
Decision Making Under Uncertainty - CodeIntermedioNuevo
Optimiza el inventario de una maquiladora con un MDP
Recibirás 36 meses de historia anonimizada de demanda diaria, plazos de entrega de proveedor (variables) y costes (mantener stock, stockout, orden). Modela el problema como un M…
- Mdp
- Dynamic Programming
- Reinforcement Learning
Decision Making Under Uncertainty - 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 - CodeIntermedioNuevo
Adaptación de un reconocedor neuronal al español rioplatense para asistente bancario
Recibes un modelo base abierto (Whisper small en español o un Wav2Vec2 fine-tuneado al español), un dataset interno anonimizado de 60 horas de audio rioplatense con transcripcio…
- Speech Recognition
- Fine Tuning
- Lora
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Detecta retinopatía diabética para una red de clínicas en Guadalajara
Recibes 30.000 imágenes de fundus etiquetadas (5 clases, distribuidas con clase 0 dominante 65 %). Entrena EfficientNet-B3 con loss ordinal o regresión ordinal. Reporta quadrati…
- Medical Image Classification
- Ordinal Classification
- Fine Tuning
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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¿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.