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.
Empfohlene Industrieprojekte
· CNN-Klassifikation Zurücksetzen- CodeEinsteigerNeu
Pflanzen-Erkennungs-App für ein Freiburger Naturschutz-Projekt
Sie erhalten 8.000 gelabelte Pflanzenbilder aus iNaturalist (auf die 25 regionalen Arten gefiltert) plus 200 Bilder, die Ehrenamtliche selbst gemacht haben (mit handheld-typisch…
- Cnn Klassifikation
- Transfer Learning
- Data Augmentation
Computer Vision (Undergraduate) - CodeEinsteigerNeu
Bild-Klassifikator für die Qualitätskontrolle in einer Schwarzwälder Holzverarbeitung
Sie erhalten 4.200 annotierte Bilder (Defekt-Typ als Label, plus 'kein Defekt') aufgeteilt 70/15/15 in Train/Val/Test und ein Vergleichs-Datensatz mit 200 Inspektoren-bewerteten…
- Transfer Learning
- Cnn Klassifikation
- Python Oder Javascript
Machine Learning (CS Elective) - 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 - CodeEinsteigerNeu
Defekterkennung in Fertigungsbildern für einen Werkzeughersteller
Du erhältst 6.000 vorlabelte Bilder (vier Defektklassen plus 'in Ordnung'), aufgenommen unter Werkstatt-Lichtbedingungen. Trainiere zwei Modelle: (1) ein leichtes EfficientNet-B…
- Cnn Klassifikation
- Object Detection
- Explainable Ai
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
- 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 Klassifikation
- Transfer Learning
Applied Machine Learning - 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
- Cnn Klassifikation
- Modell Evaluation
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeEinsteigerNeu
Visuelle Regal-Analyse für einen Lebensmittel-Filialisten
Du erhältst rund 1.500 Regal-Fotos aus 20 anonymisierten Filialen plus Annotationen (Produkt-Bounding-Boxes, Lückenpositionen, Preisetiketten) und einen Katalog von 250 Produkte…
- Object Detection
- Cnn Klassifikation
- Model Quantization
Visual Intelligence and Visual Reasoning - 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…
- Bildverarbeitung
- Opencv
- Cnn Klassifikation
Computer Vision (Undergraduate) - 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
CNN-basierter Qualitäts-Klassifikator für eine Lebensmittel-Bäckerei-Kette
Du erhältst 24.000 annotierte Brötchen-Bilder (3 Klassen). Trainiere einen MobileNet- oder EfficientNet-Klassifikator mit Transfer Learning, evaluiere mit Macro-F1 und pro-Klass…
- Cnn Architectures
- Transfer Learning
- Cnn Klassifikation
Deep Learning - CodeMittelstufeNeu
Defekt-Klassifikator für eine Halbleiter-Fabrik in Sachsen
Du erhältst 80.000 gelabelte Inspektions-Bilder (9 Klassen, mit starker Unbalance — Top-3 ca. 75 % aller Bilder). Vergleiche eine ResNet-50-Baseline gegen einen modernen CNN (Co…
- Cnn Architectures
- Cnn Klassifikation
- Transfer Learning
Deep Learning for Computer Vision
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.
Verwandte Kompetenzfelder
Alle Kompetenzen durchsuchenBranchenteams hinter einem Jahrzehnt praxisorientierter Briefings
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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.