End-to-End Defekterkennung für Schwäbischen Maschinenbauer
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Erstelle eine reproduzierbare Defekterkennungs-Pipeline mit ResNet-50 und erreiche einen Macro-F1 von 0,85 – erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie weit kommt ein gut dokumentiertes Standard-Vision-Modell auf einem 4k-Bild-Datensatz für die Defekterkennung gefräster Aluminium-Bauteile?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Ein ML-Projekt eigenständig von Rohdaten bis lauffähiges Modell durchziehen
- Sauberen Datensplit ohne Leakage entwerfen, der die Produktionsrealität widerspiegelt
- Modellqualität jenseits einer Einzelmetrik bewerten (Fehlerklassen, Slice-Analyse)
- Eigene Designentscheidungen in einem Lab-Logbuch wissenschaftlich begründen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
AI/ML Practicum and Hands-on Lab
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenMachine-Learning-Ingenieur:in
Ein dokumentiertes End-to-End-Vision-Projekt mit sauberem Split, Tracking und Fehleranalyse ist exakt der Erfahrungsschatz, den Junior-ML-Engineers im ersten halben Jahr im Industrieumfeld aufbauen müssen.
Dieses Projekt schärft
- pytorch
- transfer-learning
- reproducibility
Angewandte:r KI-Wissenschaftler:in
Wer Designentscheidungen wissenschaftlich begründet und Hold-out-Performance mit Fehleranalyse koppelt, übt genau die Kompetenz, die Applied AI Scientists in Industrieprojekten täglich brauchen.
Dieses Projekt schärft
- experiment-tracking
- error-analysis
- computer-vision
MLOps-Ingenieur:in
Reproduzierbarkeit, Tracking und ein lauffähiges Inferenz-Skript sind die Bausteine, auf denen MLOps-Pipelines später aufsetzen — diese Challenge legt das Fundament dafür.
Dieses Projekt schärft
- reproducibility
- experiment-tracking
- pytorch
Noch eine Sache