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
Reconoce ingredientes con CV en una app de delivery brasileña
Recibirás un dataset semi-curado de 15.000 imágenes con bounding boxes para 80 clases de ingrediente (heredado de un dataset público + filtrado). Reservarás 1.000 fotos 'cocina …
- Object Detection
- Yolo
- Pytorch
Deep Learning for Computer Vision - 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 - ResearchSéniorNuevo
Pre-entrenar un encoder auto-supervisado para imágenes médicas
Diseñarás un experimento controlado: (1) implementa o adapta un objetivo auto-supervisado moderno (DINOv2, MAE o SimCLR) sobre un ResNet-50 o un ViT-B/16; (2) pre-entrena sobre …
- Self Supervised Learning
- Pytorch
- Vision Transformers
Multidisciplinar - 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 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
- 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
Multidisciplinar - 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 - AnalysisPrincipianteNuevo
Exploración vs. explotación para recomendación de cursos online
Recibes CTR (Click-Through Rate — tasa de click) histórico de los 6.000 cursos (con N de impresiones por curso, suficiente para tratar como prior fuerte) y construyes un simulad…
- Multi Armed Bandits
- Thompson Sampling
- Reinforcement Learning
Reinforcement Learning - CodePrincipianteNuevo
Implementa atención y compárala con seq2seq sin atención en EN→ES
Usa un subset de TED Talks ES↔EN (200.000 pares filtrados ≤50 tokens). Implementa en PyTorch: (a) seq2seq encoder-decoder con LSTM, (b) el mismo + atención de Bahdanau. Entrena …
- Seq2seq
- Attention Mechanism
- Bahdanau Attention
Machine Translation - 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.
- 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 - 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 - 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
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Compresión de modelos con distillation para edge
Recibirás el modelo teacher (YOLOv8-L) entrenado sobre 18.000 imágenes etiquetadas + el conjunto de validación. Diseñarás una estrategia que combine: (1) knowledge distillation …
- Knowledge Distillation
- Model Pruning
- Quantization
Advanced 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
- CodePrincipianteNuevo
Bot de Combate con Actor-Critic para Estudio Indie en Buenos Aires
Recibirás un build headless en Unity ML-Agents con dos arenas, 4 personajes y telemetría completa (vida, posición, habilidad disponible). Entrena un agente con PPO o SAC en self…
- Actor Critic
- Self Play
- Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning - CodeIntermedioNuevo
Adapta un clasificador few-shot para una startup biotech de Barcelona
Recibes un meta-train set de 60 tareas (clasificación binaria sobre cultivos similares, ~500 imágenes/tarea) y 10 tareas meta-test con solo 5 ejemplos por clase (5-shot) y query…
- Meta Learning
- Few Shot Learning
- Prototypical Networks
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodePrincipianteNuevo
Detecta defectos en placa cerámica para línea de control de calidad
Recibirás 8.000 imágenes etiquetadas (5 categorías: OK, microfisura, descuelgue, mancha, otro) capturadas con la cámara industrial existente. Entrenarás un clasificador (ResNet5…
- Image Classification
- Transfer Learning
- Pytorch
Image Processing and Computational Imaging - 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 - 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 - 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 - 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 - CodePrincipianteNuevo
Mapeo agrícola con dron autónomo para fitosanitario de precisión
Recibes datos de tres vuelos sobre la misma parcela de 18 hectáreas con tres semanas de separación entre vuelos. Cada vuelo aporta imágenes RGB+NIR georreferenciadas y etiquetas…
- Semantic Segmentation
- Remote Sensing
- Geospatial Data
Robot Perception and Autonomy - CodeIntermedioNuevo
Predicción de Propiedades Moleculares con GNN para Startup Farmacéutica en Bilbao
Recibirás un dataset público (MoleculeNet) más ~4.500 moléculas internas anonimizadas etiquetadas con 4 propiedades ADMET. Implementa una MPNN (Message Passing Neural Network) s…
- Graph Neural Networks
- Message Passing
- Molecular Ml
Machine Learning on Graphs - 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 - CodeSéniorNuevo
Política End-to-End de Conducción para un Reto de Karting Autónomo
Recibes 12 horas de demos del piloto humano (cámara frontal a 30 Hz + comandos), una pista replicada en CARLA y un baseline PID. Entrena una política de imitación (CNN ligera ti…
- Imitation Learning
- End To End Learning
- Pytorch
AI for Autonomous Vehicles - 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
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.