KI & Daten
Computer Vision Industrieprojekte
Computer Vision-Challenges bringen dich dazu, Maschinen das Sehen beizubringen. Du entwickelst Fähigkeiten in Bildverarbeitung und CNN-Klassifikation, baust Pipelines mit OpenCV, gehst Object Detection und Segmentierung an und passt vortrainierte Modelle über Transfer Learning an.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Custom-Architekturen, 3D-Vision, Echtzeit-Inferenz und Computergrafik — und baust und deployst Vision-Systeme so, wie es angewandte Forschungsteams wirklich tun. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
- CodeSeniorNeu
Physikalisch korrekte Fluid-Simulation für ein Kölner VFX-Studio
Du erhältst eine Anforderungs-Spezifikation: SPH-Simulation in C++ mit Kernel-Funktion nach Müller, Druck-Dichte-Korrektur, Surface-Tension nach Akinci, Boundary-Handling über G…
- Physically Based Simulation
- Fluid Simulation
- Cpp
Fachübergreifend - CodeGrundlagenNeu
Etiketten-Lesbarkeitscheck für eine Düsseldorfer Kosmetikmarke
Sie erhalten 1.200 Beispielbilder (in Ordnung, schief, verrutscht, gerissen) und sollen eine klassische Bildverarbeitungs-Pipeline mit OpenCV bauen: Kantenerkennung (Canny), Kon…
- Image Processing
- Opencv
- Cnn
Computer Vision (Undergraduate) - CodeEinsteigerNeu
Verlustfreies Mesh-Vereinfachungs-Tool für ein Wiener AR-Startup
Du erhältst 5 reale Architektur-Meshes als OBJ-Dateien zwischen 500.000 und 3 Millionen Dreiecken. Implementiere in Python oder C++ zwei Vereinfachungs-Algorithmen: (1) Vertex-C…
- Mesh Processing
- Geometric Modeling
- Computer Graphics
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Visuelle Anomalie-Erkennung für eine Röntgen-Triage-Lösung
Du arbeitest mit dem offenen NIH ChestX-ray14-Datensatz (etwa 112.000 Röntgen-Bilder). Trainiere zwei Modelle: (1) ein binäres Anomalie-vs.-unauffällig-Modell auf einem ConvNeXt…
- Medical Imaging
- Image Classification
- Model Evaluation
Visual Intelligence and Visual Reasoning 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
- CodeEinsteigerNeu
GPU-Pipeline-Demo für ein Berliner Indie-Spielestudio
Du erhältst die Engine-Build-Tools, ein Beispiel-Mesh (rund 3.000 Dreiecke) mit Texturen und eine Anforderungs-Spezifikation. Implementiere eine OpenGL-3.3-Core-Demo in C++ mit …
- Opengl
- Computer Graphics
- Cpp
Fachübergreifend - ResearchSeniorNeu
MAML fuer schnelle Personalisierung eines Sprachenlern-Startups
Du erhaeltst Antworten von rund 30 000 Nutzer:innen ueber rund 800 Vokabel- und Grammatik-Aufgaben. Trainiere ein MAML-Modell auf 25 000 Nutzer:innen (Meta-Training) und teste d…
- Meta Learning
- Few Shot Learning
- Personalization
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Spurerkennungs-Lab für Tier-1-Zulieferer im Raum Stuttgart
Sie arbeiten mit dem öffentlichen TuSimple-Spurerkennungs-Datensatz (rund 6.000 annotierte Bilder). Trainieren Sie zwei Architekturen: (1) ein klassisches CNN mit Spline-Regress…
- Pytorch
- Computer Vision
- Lane Detection
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - CodeEinsteigerNeu
Multi-Kamera-Kalibrierung für Hamburger Hafen-Robotik
Sie entwerfen die Pipeline mit einem gedruckten ChArUco-Board (Schachbrett mit eingebetteten ArUco-Markern). Sie erhalten 200 Roh-Frames pro Kamera plus die nominellen Intrinsik…
- Camera Calibration
- Multi View Geometry
- Opencv
Fachübergreifend - 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.
- CodeEinsteigerNeu
Mehrkamera-Rig für ein Fahrerlose-Transportsystem-Startup kalibrieren
Du entwirfst und prototypisierst einen Kalibrier-Workflow mit einem gedruckten ChArUco-Brett (Schachbrettmuster mit eingebetteten ArUco-Markern). Du erhältst einen Beispiel-Date…
- Camera Calibration
- Multi View Geometry
- Opencv
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Verkehrsteilnehmer-Erkennung für einen Stuttgarter Premium-OEM verbessern
Sie erhalten 18.000 gelabelte Innenstadt-Frames aus drei DACH-Städten plus 1.500 Frames mit dokumentierten Edge Cases (Schaufenster-Spiegelung, Schatten, Regen). Trainieren Sie …
- Object Detection
- Transfer Learning
- Edge Case Analysis
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Computer-Vision-Pipeline für eine Mittelständische Recyclinganlage
Euer Team von drei bis fünf Studierenden setzt das System in drei Sprints um: 1) Datenerfassungs- und Annotations-Pipeline (etwa 8.000 Bilder werden mit einer leichtgewichtigen …
- Computer Vision
- Object Detection
- Edge Deployment
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Kaufabbrüche im Online-Shop eines Solaranbieters aus Freiburg analysieren
Analysiere den vollständigen Kaufentscheidungsprozess der beiden Hauptzielgruppen Hausbesitzer:innen unter 40 und über 55 Jahre für eine Solaranlage. Erstelle ein detailliertes …
- Consumer Psychology
- Customer Journey Mapping
- Conversion Optimization
Fachübergreifend 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
- StrategyEinsteigerNeu
Kaufverhalten von Handwerksbetrieben für Werkzeug-Abos modellieren
Analysiere das Kaufentscheidungsverhalten von Handwerksbetrieben bei der Beschaffung von Werkzeugen unter Berücksichtigung aller relevanten internen und externen Einflussfaktore…
- B2B Buyer Behavior
- Segmentation Strategy
- Business Model Design
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Objekterkennung für ein Erfurter Solarpark-Drohnenmonitoring
Sie erhalten 3.500 gelabelte Drohnenbilder (Bounding-Boxes für Hotspot, Verschmutzung, Beschädigung). Trainieren Sie einen YOLOv8-Detektor mit Transfer Learning und vergleichen …
- Object Detection
- Transfer Learning
- Pytorch
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Ray-Tracer als Wochenend-Projekt für ein Stuttgarter Visualisierungs-Team
Du erhältst die Standardliteratur und eine Szenen-Spezifikation mit 6 Kugeln und 2 zusätzlichen geladenen Meshes. Implementiere in C++ einen Ray-Tracer mit: (1) primärer Strahlv…
- Ray Tracing
- Computer Graphics
- Cpp
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
End-to-End Defekterkennung für Schwäbischen Maschinenbauer
Sie bekommen einen Bildordner mit Klassen-Subdirectories und eine CSV mit Aufnahmemetadaten. Erstellen Sie eine reproduzierbare Pipeline: Datensplit (Train/Val/Test) ohne Leakag…
- Pytorch
- Transfer Learning
- Computer Vision
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - CodeMittelstufeNeu
Physically-Based Path Tracer für ein Münchner Visualisierungs-SaaS
Du erhältst eine Pflichten-Spezifikation: Path Tracer mit Disney BSDF (industrieübliches Material-Modell), Importance Sampling für Lichtquellen, Next-Event-Estimation (direktes …
- Physically Based Rendering
- Path Tracing
- Brdf
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Lern-basierte Greifer-Steuerung für einen Sortierautomaten
Du erhältst einen Datensatz von 6.000 Greif-Episoden (Kamerabild vor dem Greifvorgang, Kommando-Saugkraft, Last-Sensor-Verlauf, Erfolg/Misserfolg-Label). Trainiere ein Modell, d…
- Learning Based Control
- Computer Vision
- Pytorch
Fachübergreifend - AnalysisEinsteigerNeu
Kundensegmentierung für einen Lebensmittel-Discounter clusteranalysieren
Du erhältst einen anonymisierten Loyalty-Datensatz (Käufe + grobe Demografie + Filial-Region) über 6 Monate. Erstelle ein RFM-Feature-Set (Recency, Frequency, Monetary — Aktuali…
- Clustering
- Feature Engineering
- Rfm Analysis
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Vision-Transformer für Mikroplastik-Detektion in Umweltproben
Du erhältst 18.000 mikroskopische Bildausschnitte mit 6 Partikel-Klassen (Polyethylen, Polystyrol, Polyamid, Polypropylen, Sand-Artefakt, Algen-Artefakt). Trainiere einen ViT (z…
- Vision Transformers
- Image Classification
- Self Supervised Pretraining
Fachübergreifend - 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
- Robustness
- Computer Vision
Trustworthy AI, Robustness, and Safety - CodeEinsteigerNeu
Computational-Photography-Pipeline für Modefotos im Studio
Du erhältst 800 Rohaufnahmen (RAW + JPEG) plus Metadaten aus drei Studio-Sessions sowie eine Liste der heutigen manuellen Verarbeitungs-Schritte. Implementiere eine Pipeline in …
- Computational Photography
- Image Processing
- Background Removal
Image Processing and Computational Imaging - DesignEinsteigerNeu
Operations-Dashboard für die Vertriebssteuerung eines DACH-E-Commerce
Du erhältst Streaming-Daten (Kafka-Topic-Spec, 1 Min Updates), Produkt- und Kategorie-Stammdaten und Interviews mit der Geschäftsleitung. Wähle ein BI-Tool nur, wenn klar ist wa…
- Data Visualization
- Dashboard Design
- Perceptual Design
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Bildrestaurierung historischer Drucke für ein Wiener Archiv
Du erhältst 300 hochaufgelöste Scans (TIFF) und eine Validierungsmenge von 30 manuell restaurierten Referenzseiten. Implementiere eine Restaurierungs-Pipeline mit (1) Vergilbung…
- Image Restoration
- Inpainting
- Super Resolution
Image Processing and Computational Imaging
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.