KI & Daten
KI-Sicherheit & Verantwortungsvolle KI Challenges
KI-Sicherheit & Verantwortungsvolle KI-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, KI-Systeme vertrauenswürdig zu machen, bevor sie ausgeliefert werden. Du baust Fähigkeiten in KI-Ethik, KI-Bias und Fairness-Metriken auf und lernst, Probleme über Halluzinationserkennung und ein fundiertes Verständnis adversarieller Konzepte aufzudecken.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Adversarial-Robustness-Forschung und Red-Team-Operationen für Foundation Models — und überführst sie in KI-Governance-Frameworks, verankert im NIST AI Risk Management Framework und in der EU AI Act Risikoklassifizierung, so wie verantwortungsvolle KI-Teams wirklich arbeiten. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
- StrategyEinsteigerNeu
EU-AI-Act-Konformitäts-Roadmap für ein Healthtech-Scale-up
Du erhältst Produkt-Steckbriefe für drei Produktlinien (KI-Triage, Bild-basierte Vor-Diagnostik, Sprache-zu-Dokumentation) plus den aktuellen Compliance-Stand (kein vollständige…
- Ki Governance Frameworks
- Regulatorische Compliance
- Responsible Ai
AI Ethics, Fairness, and Responsible AI - CodeSeniorNeu
Betrugsrisiko-Scoring für B2B-Zahlungsplattform
Du trittst als Data Science Consultant (datenwissenschaftliche:r Berater:in) in einem 2er-Team auf und hast 4 Wochen Zeit. Du entwickelst ein binäres Klassifikationsmodell für B…
- Machine Learning Grundlagen
- Imbalanced Data
- Model Interpretability
Data Science for Business - ResearchMittelstufeNeu
Deployment-Safeguard-Konzept für ein Open-Weight-Multimodal-Modell
Erstelle ein Konzept-Dokument entlang fünf Dimensionen: 1) Pre-Release-Capability-Evaluation (welche gefährlichen Fähigkeiten muss man vor Release prüfen?), 2) Technische Safegu…
- Deployment Safeguards
- Capability Evaluation
- Ki Governance Frameworks
AI Safety and Alignment - ResearchMittelstufeNeu
Trainings-Datensatz und Urheberrecht für ein deutsches Generative-AI-Startup
Du analysierst drei mögliche Datenquellen für das Modell: 1) ein öffentliches Web-Crawl-Datensatz (LAION-5B-ähnlich), 2) ein lizenzierter Bestand eines kommerziellen Bild-Anbiet…
- Copyright Law
- Text And Data Mining
- Training Data Policy
AI Law, Policy, and Regulation 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
- ResearchMittelstufeNeu
GPAI-Code-of-Practice-Konformität für ein deutsches Foundation-Model-Team
Du arbeitest mit der aktuellen Version des GPAI-Code-of-Practice und identifizierst, welche Maßnahmen für das Konsortium konkret zutreffen. Erstelle eine Mapping-Tabelle: Code-o…
- Gpai Regulation
- Code Of Practice Mapping
- EU Ai Act Risikoklassifizierung
AI Law, Policy, and Regulation - AnalysisEinsteigerNeu
Anbieter-Pflichten in einem KI-Beschaffungsvertrag
Du erhältst einen anonymisierten Vertragsentwurf (8 Seiten Hauptvertrag, 15 Seiten technische Anlage). Identifiziere Klauseln, die a) gegen Anbieter-Pflichten aus dem EU-KI-Gese…
- Contract Analysis
- Liability Allocation
- EU Ai Act Risikoklassifizierung
AI Law, Policy, and Regulation - ResearchMittelstufeNeu
EU-AI-Act-Konformitäts-Assessment für ein Recruiting-Modell
Du erhältst eine Modell-Karte, einen Trainings-Datensatz-Auszug (rund 80.000 anonymisierte Bewerbungen mit Geschlechts- und Alters-Indikatoren plus Hire/No-Hire-Label) und die i…
- Ki Governance Frameworks
- Fairness Metriken
- Bias Evaluation
Trustworthy AI, Robustness, and Safety - AnalysisMittelstufeNeu
Ethik-Risikoanalyse für KI-basierte Fahrerassistenzsysteme
Du bist als Junior Ethics Strategy Consultant eingestellt und sollst innerhalb von drei Wochen ein analysierendes Rahmenwerk erstellen. Identifiziere konkrete ethische Risikofel…
- Ethical Risk Assessment
- Stakeholder Mapping
- Ki Governance Frameworks
AI, Ethics and Society - 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.
- ResearchEinsteigerNeu
AI-Act-Klassifizierung für ein HR-Recruitingsystem
Du analysierst das System anhand der Anhänge des EU-KI-Gesetzes (insbesondere Anhang III) und entscheidest begründet, ob das System unter Hochrisiko fällt. Wenn ja: Liste die ei…
- EU Ai Act Risikoklassifizierung
- GDPR Analysis
- Risk Classification
AI Law, Policy, and Regulation - AnalysisEinsteigerNeu
Fairness-Audit für ein Berliner HR-Tech-Startup
Du erhältst einen anonymisierten Datensatz mit 30.000 historischen CV-Bewertungen, die Modell-Scores plus die später getroffenen Einstellungs-Entscheidungen umfassen. Implementi…
- Fairness Metriken
- Bias Analysis
- Responsible Ai
AI Ethics, Fairness, and Responsible AI - ResearchSeniorNeu
Zertifizierte Robustness für einen medizinischen Klassifikator
Du erhältst ein bestehendes Klassifikations-Modell (PyTorch), einen anonymisierten Patientendaten-Datensatz von rund 14.000 Fällen und die internen Eingabe-Toleranz-Anforderunge…
- Certified Robustness
- Randomized Smoothing
- Adversarial Robustness Forschung
Trustworthy AI, Robustness, and Safety - ResearchMittelstufeNeu
Adversariale Robustness eines Bilderkennungs-Modells im Bauwesen
Du erhältst das vortrainierte Modell (PyTorch), einen Test-Datensatz von rund 6.000 Baustellen-Bildern mit PSA-Labeling und Zugang zu einer Robustness-Bibliothek (z. B. torchatt…
- Adversarial Robustness Forschung
- Adversarial Robustness Forschung
- Computer Vision
Trustworthy AI, Robustness, and Safety 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
- AnalysisMittelstufeNeu
Fairness-Audit für ein Kreditscoring-Modell
Du erhältst die Modell-Vorhersagen auf einer Bestandskunden-Stichprobe (10.000 Datensätze) plus die tatsächlichen Rückzahlungs-Ergebnisse. Berechne mindestens vier Fairness-Metr…
- Fairness Metriken
- Demographic Parity
- Equalized Odds
AI Measurement and Evaluation - AnalysisEinsteigerNeu
Datenschutz-Folgenabschätzung für ein Düsseldorfer Smart-Retail-Startup
Du erhältst Produkt-Steckbriefe (welche Daten werden erhoben, wie lange gespeichert, an wen weitergegeben), Architektur-Diagramme und Beispiel-Verarbeitungen. Erstelle eine voll…
- Privacy Impact Assessment
- Ki Governance Frameworks
- GDPR Compliance
AI Ethics, Fairness, and Responsible AI - CodeSeniorNeu
Citation-getreuer RAG-Assistent fuer Wiener Kanzlei
Du erhaeltst 12.000 anonymisierte Dokumente plus 120 Frage-Antwort-Paare mit explizit zitierten Quellen. Implementiere: (1) Embedding-Index ueber ein juristisches mehrsprachiges…
- RAG Architecture
- Citation Tracking
- Halluzinationserkennung
Retrieval-Augmented Generation - AnalysisMittelstufeNeu
Bias- und Fairness-Audit eines deutschen Konzern-LLMs
Du erhältst die System-Prompt-Konfiguration des Assistenten, einen Trace von 500 anonymisierten Beispiel-Interaktionen und ein vom Betriebsrat freigegebenes Testdesign. Implemen…
- Bias Evaluation
- Fairness Auditing
- Counterfactual Testing
Large Language Models - ResearchMittelstufeNeu
Datenschutz-Folgenabschätzung für ein Smart-City-Pilotprojekt
Du analysierst das geplante System (Kameras mit KI-basierter Objekterkennung — die Identifizierung von Personen wird mit On-Device-Anonymisierung verhindert; nur aggregierte Ver…
- Data Protection Impact Assessment
- Fundamental Rights Assessment
- GDPR Analysis
AI Law, Policy, and Regulation
So funktioniert's
Vom Briefing zum Zertifikat – in sechs Schritten.
Schritt 01
Durchsuche Challenges passend zu Deinem Studium.
Schritt 02
Wähle das Projekt, das zu Deinen Zielen passt.
Schritt 03
Arbeite es mit Hilfe des AI Copiloten durch.
Schritt 04
Reiche es zur strukturierten Bewertung ein.
Schritt 05
Erhalte ein verifiziertes Zertifikat.
Schritt 06
Füge es Deinem LinkedIn-Profil mit einem Klick hinzu.
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Sponsere eine Challenge und lerne Kandidaten durch ihre tatsächliche Arbeit kennen.
Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.