KI & Daten
Computer Vision Challenges
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
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
- Cnn Klassifikation
- Self Supervised Pretraining
Deep Learning for Computer Vision - 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 Oder Tensorflow
Robot Perception and Autonomy - CodeMittelstufeNeu
Sensorfusions-Prototyp für einen ZF-nahen Tier-1-Zulieferer aus Friedrichshafen
Sie nutzen den nuScenes-Datensatz als öffentliche Basis. Implementieren Sie eine späte Fusion auf Objektebene: Kamera-Detektor (vortrainiert) plus Radar-Punkte, die mittels Kalm…
- Sensor Fusion
- Kalman Filter
- Object Detection
AI for Autonomous Vehicles - ResearchMittelstufeNeu
Cross-lingualer Transfer fuer Sentiment-Analyse in DACH-Maerkten
Du erhaeltst rund 80 000 deutsche annotierte Posts (positiv/neutral/negativ), rund 6 000 italienische und 4 000 franzoesische Posts. Implementiere drei Setups: (1) deutsches XLM…
- Transfer Learning
- Cross Lingual Transfer
- Foundation Models
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning 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
- CodeMittelstufeNeu
Digital-Human-Pipeline für ein Münchner XR-Trainings-SaaS
Du erhältst 4 hochauflösende 3D-Scans (rund 5 Millionen Dreiecke pro Scan) und eine PBR-Workflow-Spezifikation. Implementiere eine Pipeline in Python und Blender-Scripting: (1) …
- Digital Humans
- Mesh Processing
- Pbr Texturing
Advanced Computer Graphics
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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Alle Kompetenzen durchsuchenBranchenteams hinter einem Jahrzehnt praxisorientierter Briefings
Aus diesem Pool einstellen?
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.