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.
- ResearchMittelstufeNeu
Selbstüberwachtes Pretraining für Defekterkennung in der Halbleiterfertigung
Du erhältst 500.000 ungelabelte Wafer-Patches und 3.000 gelabelte Patches mit fünf Defektklassen. Trainiere zuerst einen Encoder selbstüberwacht (Empfehlung: DINOv2-Architektur …
- Self Supervised Learning
- Representation Learning
- Pytorch
Advanced Deep Learning - 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
Advanced Computer Graphics - 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
Information and Data Visualization - CodeMittelstufeNeu
Segmentierung von Lungen-CT-Aufnahmen für ein Münchner MedTech
Du erhältst Zugriff auf den öffentlichen LUNA16-Datensatz (888 anonymisierte Lungen-CT-Scans, frei verfügbar für Forschung) und eine kleine Validierungsmenge mit präzisen Annota…
- Medical Image Segmentation
- U Net
- Pytorch
Image Processing and Computational Imaging 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
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
Introduction to Computer Graphics - 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 - StrategyMittelstufeNeu
KI-Strategie für Qualitätsinspektion in der Präzisionsfertigung
Du bist als Junior AI Strategy Consultant (Junior-Berater:in für KI-Strategie) eingesetzt und arbeitest im Zweierteam mit einer:einem Kolleg:in. Ihr erhaltet einen Datensatz mit…
- Ai Strategy
- Deep Learning
- Computer Vision
Machine Learning and AI for Business - 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
AI Software Engineering Group Project - 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
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
Introduction to Computer Graphics - 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
Consumer Behavior - CodeMittelstufeNeu
Segmentierungs-Modell für Brandschadens-Erkennung in der Versicherung
Du erhältst 3.200 anonymisierte Schadensfotos mit Pixel-Annotationen (4 Klassen: unbeschädigt, ruß, brand, wasserschäden). Trainiere ein modernes Segmentierungs-Modell (SegForme…
- Semantic Segmentation
- U Net
- Segformer
Deep Learning for Computer Vision - 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) 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
- CodeMittelstufeNeu
Hindernis-Erkennung für Inspektions-Drohnen in Offshore-Windparks
Du erhältst einen annotierten Datensatz von 8.000 Stereo-Frames aus echten Offshore-Inspektionen (Pixel-Labels für Blatt, Mast, Strebe, Hintergrund-Meer/Himmel). Trainiere ein l…
- Semantic Segmentation
- Edge Deployment
- Pytorch
Robot Perception and Autonomy - CodeMittelstufeNeu
Multimodale Schadenserkennung fuer einen Versicherer aus Foto + Sprachmemo
Du erhaeltst rund 4 800 anonymisierte Schadenmeldungen: pro Meldung ein JPEG (Schadensfoto) und eine WAV-Datei (Sprachmemo, deutsch). Verarbeite das Foto mit einem vortrainierte…
- Multimodal Learning
- Computer Vision
- Speech Recognition
Machine Perception - 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
Consumer Behavior - 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 - CodeGrundlagenNeu
Strichcode-Erkennung für ein Bonner Konsumgüter-Lager
Sie erhalten 600 Fotos von Wareneingangskartons (klar, leicht verschmutzt, beschädigt, Schräglage) plus die korrekten Strichcode-Werte als Label. Bauen Sie eine OpenCV-Pipeline …
- Image Processing
- Opencv
- Barcode Detection
Computer Vision (Undergraduate) - 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
Data Mining and Knowledge Discovery - ResearchMittelstufeNeu
Transfer-Learning fuer ein Pharma-Foundation-Modell auf molekulare Eigenschaften
Du erhaeltst SMILES-Strings (Notation fuer Molekuelstrukturen) mit Messwerten fuer 4 ADMET-Endpunkte (rund 8 000 - 25 000 Molekuele je Endpunkt). Wahle ein vortrainiertes moleku…
- Transfer Learning
- Foundation Models
- Molecular Ml
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodeMittelstufeNeu
Bildverarbeitungsmodell für die Qualitätskontrolle eines OWL-Mittelständlers
Sie erhalten 4.500 gelabelte Bilder von Gehäuseoberflächen (Klassen: in Ordnung, Kratzer, Delle, Verfärbung). Trainieren Sie ein Convolutional Neural Network (CNN) — entweder fi…
- Computer Vision
- Cnn
- Transfer Learning
Applied Machine Learning - 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
3D Vision and Multi-View Geometry - 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
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - ResearchSeniorNeu
Generatives Augmentations-Modell fuer einen Lebensmittelinspektor
Du erhaeltst rund 8 000 Inspektor-Bilder (3 000 fehlerfrei, 4 500 haeufige Defekte, 500 Mikrorisse) plus eine vortrainierte Stable-Diffusion-Pipeline. Verwende ControlNet oder D…
- Generative Models
- Data Augmentation
- Computer Vision
Machine Perception - ResearchSeniorNeu
Foundation-Model-Pretraining fuer Multi-Skill-Robotik-Plattform
Du arbeitest mit einem Open-Source-VLA-Checkpoint (z. B. OpenVLA oder Vergleichbares) und einer Sim-Plattform fuer 3 Aufgaben (Pick, Place, Insertion). Pro Aufgabe sammelst du 1…
- Foundation Models
- Vision Language Action
- Robot Learning
Robot Learning
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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Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.