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.
Proyectos recomendados
· PyTorch o TensorFlow Limpiar- 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
Computer Vision - CodeIntermedioNuevo
Entrenar un NeRF para visitas virtuales de hoteles en Mallorca
Recibirás vídeos de 60-90 segundos por habitación (3 habitaciones de muestra) más fotogramas extraídos y las poses estimadas con COLMAP. Entrenarás un NeRF (variante Instant-NGP…
- Neural Scene Representation
- Nerf
- Gaussian Splatting
3D Vision and Multi-View Geometry - 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 - CodeIntermedioNuevo
Modelos neuronales para forecasting jerárquico de cadena de suministro
Recibes 4 años de ventas semanales con 60 SKUs activos en 9 países (540 series por SKU-país). Implementa dos enfoques: (a) ARIMA por serie + reconciliación bottom-up, (b) DeepAR…
- Hierarchical Forecasting
- Neural Forecasting
- Arima
Time Series Analysis and Forecasting 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
Análisis de specification gaming en un agente RL simple
Diseña dos entornos sobre Gymnasium: uno donde el agente puede maximizar recompensa explotando un bug del entorno, otro donde el agente puede satisfacer la métrica sin cumplir e…
- Reinforcement Learning
- Specification Gaming
- Experimental Design
AI Safety and Alignment - ResearchPrincipianteNuevo
Síntesis de voz expresiva para audiolibros infantiles en español
Recibes 6 horas de grabaciones de narradores profesionales cedidas para fine-tuning, los textos de 3 libros piloto y acceso al modelo XTTS preentrenado. Genera narración complet…
- Text To Speech
- Prosody Modeling
- User Research
Speech Recognition and Spoken Language Processing - ResearchSéniorNuevo
Investiga ataques de model inversion sobre un modelo de salud anonimizado
Recibirás un modelo de clasificación de imágenes médicas (ResNet-50 fine-tuneado) y el dataset de entrenamiento anonimizado. Implementa: (1) ataque de model inversion (Fredrikso…
- Model Inversion
- Membership Inference
- Privacy Attacks
Privacy-Preserving Machine Learning - 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
AI for Autonomous Vehicles - 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
Sintetizar voz neural para personajes de un videojuego
Recibirás 30 minutos de audio limpio por personaje (6 actores) y el guion en español e inglés. Adaptarás un modelo TTS de código abierto (XTTS-v2, Tortoise o Bark) para cada voz…
- Text To Speech
- Voice Cloning
- Pytorch
Advanced Deep Learning - CodeIntermedioNuevo
Aprendizaje por demostración para tareas de pick-and-place
Trabajarás en simulación (Isaac Gym o PyBullet) con un brazo Franka Panda o equivalente. Diseña un flujo donde el técnico graba 5 demostraciones de una tarea de pick-and-place. …
- Imitation Learning
- Behavior Cloning
- Robot Manipulation
Robotics - 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 - 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 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
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 - 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
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 - CodeSéniorNuevo
Optimiza un transformer con técnicas modernas de eficiencia
Recibirás el modelo baseline (un encoder transformer fine-tuned de 110M parámetros), un benchmark interno de 5.000 pares (query, doc) con similaridad esperada, y la traza de req…
- Knowledge Distillation
- Quantization
- Transformers
Deep Learning - CodeSéniorNuevo
Fusion Sensor Cámara + LiDAR para Inspección Autónoma en Curitiba
Recibes un dataset propio (40.000 frames sincronizados cámara + LiDAR de patios industriales) con etiquetas 3D. Implementa dos enfoques: fusión tardía (detectores independientes…
- Sensor Fusion
- Lidar Processing
- Deep Learning
AI for Autonomous Vehicles - 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 - 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
Detecta defectos en aceitunas para una conservera murciana
Recibes 12.000 imágenes etiquetadas (3.000 por clase) capturadas con cámara industrial sobre fondo controlado. Entrena un MobileNetV3-Small fine-tuneado desde ImageNet. Reporta …
- Image Classification
- Transfer Learning
- Data Augmentation
Machine Perception - CodeSéniorNuevo
Detecta nódulos pulmonares en TC para health-tech en Medellín
Trabajen en equipo de 2-3. Reciben 1.200 TCs anonimizadas con anotaciones de nódulos. Entrenen un detector 3D (RetinaNet 3D o nnDetection). Reporten FROC con sensibilidades a 0.…
- Object Detection
- 3d Detection
- Medical Imaging
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis - CodeSéniorNuevo
Genera mamografías sintéticas para balancear datasets en biotech catalana
Trabajen en equipo de 2. Reciben 18.000 mamografías reales (1.500 positivas, 16.500 negativas) con BI-RADS scoring. Entrenen un Stable Diffusion 1.5 con LoRA condicionado en BI-…
- Generative Models
- Stable Diffusion
- Lora Fine Tuning
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis - 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 - 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
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.
Familias de competencias relacionadas
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.



















































































