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.
- CodeSéniorNuevo
Fusión LiDAR-cámara para detección de personas en mina autónoma
Recibes un dataset etiquetado con 8.000 cuadros de un tajo simulado y 2.000 cuadros reales grabados en una mina del norte de Chile, cada uno con nube de puntos LiDAR sincronizad…
- Sensor Fusion
- Lidar Processing
- Object Detection
Robot Perception and Autonomy - 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 - CodeIntermedioNuevo
Detección de Fraude en Red de Pagos B2B con GNN en Madrid
Recibirás 12 meses de transacciones anonimizadas, datos de KYC (Know Your Customer) y vínculos detectados manualmente. Construye el grafo (nodos: empresas; aristas: comparten be…
- Graph Neural Networks
- Graphsage
- Fraud Detection
Multidisciplinar 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
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 - 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
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 - CodeIntermedioNuevo
Entrenamiento distribuido del scoring de riesgo en banca minorista
Recibes un subconjunto anonimizado de 20 millones de operaciones y un cluster Spark con 8 nodos para los experimentos. Diseña la pipeline en dos fases: ingeniería de features di…
- Distributed Training
- Spark
- Xgboost
Machine Learning at Scale - Browse challenges
Explore role
Pricing Strategist
Set the price that captures value without leaving sales on the table. Demand modelling, willingness-to-pay research, and the disciplined experimentation that turns pricing into a competitive advantage.
- 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
Predicción de fallos en turbinas eólicas con datos de sensores
Debes construir un pipeline completo de ciencia de datos: limpieza y preprocesamiento de series temporales multivariantes, ingeniería de características relevantes para el desga…
- Time Series Analysis
- Neural Networks
- Predictive Maintenance
Data Science for Business - 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
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 Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- 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
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
Detección de retinopatía diabética con calibración de incertidumbre
Recibes 6.000 retinografías anonimizadas etiquetadas en la escala internacional de gravedad (0 a 4) y un conjunto de validación adicional de 800 imágenes. Entrena un modelo de c…
- Medical Image Classification
- Uncertainty Calibration
- Vision Transformers
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeIntermedioNuevo
Genera ambientes para videojuegos con GANs en una indie chilena
Recibirás 3 categorías (terreno, follaje, cielo) con 300 texturas históricas cada una (1024x1024). Fine-tunea StyleGAN3 sobre cada categoría usando transfer learning desde un ch…
- Gan
- Stylegan
- Fine Tuning
Deep Generative Models - 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 - 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 - 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
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 - 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 - 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) - 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
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
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.