KI & Daten
Deep Learning Industrieprojekte
Deep Learning-Challenges versetzen dich mitten in die Arbeit, Modelle zu bauen, die aus rohen Daten lernen. Du entwickelst Fähigkeiten in Neuronalen Netzen und Feedforward-Netzen, wendest Data Augmentation an und trainierst Modelle in PyTorch oder TensorFlow neben den Grundlagen des Reinforcement Learning.
Von dort meisterst du die kniffligeren Themen — Transformer-Architektur, Attention-Mechanismen, Custom-Architektur-Design und Distributed Training — und arbeitest mit PyTorch Lightning / Hugging Face Trainer, JAX-Forschungsmustern und Ablation-Study-Design. Jede gelöste Challenge bringt dir einen verifizierten Nachweis für Recruiter.
- CodeSeniorNeu
Neural-Operator-Surrogat für Strömungssimulation in einem Windpark
Du erhältst 1.200 RANS-Simulationen eines vereinfachten 12-Turbinen-Parks mit variierenden Windrichtungen, Windgeschwindigkeiten und Turbulenzintensitäten. Trainiere einen FNO a…
- Neural Operators
- Fourier Neural Operator
- Cfd Surrogates
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Diffusionsmodell für synthetische Trainingsdaten im Onlinehandel feintunen
Du erhältst 5.000 reale Produktfotos in 12 Kategorien plus eine vortrainierte Stable-Diffusion-XL-Checkpoint. Wähle eine Fine-Tuning-Methode (DreamBooth oder LoRA — Low-Rank Ada…
- Generative Models
- Diffusion Models
- Fine Tuning
Advanced Deep Learning - CodeSeniorNeu
Bild-Text-Alignment für medizinisches Reporting im Schweizer Healthtech
Sie nutzen den öffentlichen MIMIC-CXR-Datensatz (Röntgen-Thorax + Befunde) für Training und Eval. Trainieren oder fine-tunen Sie ein CLIP-Variant-Modell (z. B. BiomedCLIP oder O…
- Vision Language Models
- Biomedclip
- Fine Tuning
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Detektion von diabetischer Retinopathie fuer ein Mittelstand-MedTech
Du erhaeltst rund 35 000 Funduskamera-Bilder mit DR-Labels (5 Klassen, stark imbalanciert). Trainiere einen EfficientNet-B4-Klassifikator mit Klassen-gewichteten Loss und starke…
- Medical Image Classification
- Deep Learning
- Pytorch
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis Develop in-demand professional skills.
Each challenge names the skills it strengthens. Over time, your profile fills with the competences a hiring manager would actually look for.
Why Ewance
- CodeMittelstufeNeu
Deutsche Sprachsteuerung für ein Infotainment-System eines Autoherstellers
Du erhältst einen deutschsprachigen Befehls-Datensatz (rund 5.000 Audio-Clips mit 60 Infotainment-Befehlen wie 'Navigation nach Stuttgart starten' oder 'Klima auf 21 Grad setzen…
- Speech Recognition
- Audio Processing
- Pytorch
Speech Recognition and Spoken Language Processing - ResearchMittelstufeNeu
Multi-Task-Learning fuer einen E-Commerce-Recommender
Du erhaeltst 18 Monate Web-Telemetrie-Daten (rund 4,2 Millionen Sessions) mit Labels fuer alle drei Aufgaben. Implementiere zwei Architekturen: (1) drei separate XGBoost-Modelle…
- Multi Task Learning
- Neural Networks
- Model Evaluation
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Cross-Modal-Translation für Hamburger Marine-Forschung
Sie erhalten 80 Stunden Hydrophon-Aufnahmen mit zeitgestempelten optischen Snapshots, jeder Snapshot manuell in 6 Riff-Zustandsklassen kategorisiert. Trainieren Sie ein Audio-Mo…
- Cross Modal Learning
- Audio Classification
- Pytorch
Fachübergreifend - 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 - Browse challenges
Explore role
Pricing Strategist
Set the price that captures value without leaving sales on the table. Demand modelling, willingness-to-pay research, and the disciplined experimentation that turns pricing into a competitive advantage.
- 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
- Image Classification
- Model Quantization
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeSeniorNeu
Federated Learning für Tier-1-Zulieferer-Konsortium
Sie simulieren drei Clients (je ein Zulieferer) mit nicht-IID-verteilten Datensätzen (jeder Zulieferer hat eigene Defekt-Klassen-Verteilung). Implementieren Sie FedAvg und FedPr…
- Federated Learning
- Fedavg
- Fedprox
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Diffusionsmodell für Mode-Lookbook-Variationen trainieren
Du erhältst 30 Studio-Fotos des Sommer-Lookbooks plus eine Stilrichtlinie (Lichtsetzung, Farbpalette, Pose-Repertoire). Finetune mit LoRA (Low-Rank Adaptation) auf SDXL, generie…
- Diffusion Models
- Lora Finetuning
- Stable Diffusion
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Off-Policy-Imitation aus Werker-Aufzeichnungen bei Stuttgarter Automotive-Tier-1
Du erhaeltst die 18.000 Trajektorien plus ein passendes Sim-Modell der Vor-Montage-Zelle. Implementiere: (1) BC-Baseline auf den vollen Daten, (2) IQL oder CQL als Offline-RL, (…
- Offline Reinforcement Learning
- Implicit Q Learning
- Conservative Q Learning
Robot Learning Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- ResearchMittelstufeNeu
Mammographie-Klassifikator mit Erklaerbarkeit fuer ein Wiener Brustzentrum
Du erhaeltst rund 6 000 Mammographie-Bilder mit BI-RADS-Labels (Breast Imaging Reporting and Data System, Standardklassifikation 0-6) aus einem oeffentlichen Datensatz (z. B. CB…
- Medical Image Classification
- Deep Learning
- Model Interpretation
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis - CodeMittelstufeNeu
Forecast-Capstone für Frankfurter Energiehändler
Sie erhalten drei Jahre historischer Stundenpreise, Wind- und Solar-Einspeise-Forecasts, Last-Forecasts und Gas-Spotpreise (alles öffentlich zugängliche Daten). Bauen Sie drei M…
- Time Series Forecasting
- Feature Engineering
- Lightgbm
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - ResearchSeniorNeu
Trajektorienvorhersage für einen Ingolstädter Premium-OEM evaluieren
Sie nutzen den Argoverse-2-Motion-Forecasting-Datensatz als Standard-Benchmark. Trainieren Sie ein einfaches LSTM-Modell als Baseline und ein VectorNet-ähnliches Graph-Modell al…
- Trajectory Prediction
- Graph Neural Networks
- Lstm
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Audio-Event-Erkennung fuer einen Offshore-Windpark
Du erhaeltst rund 18 000 Hydrofonaufnahmen (je 30 Sekunden, 16 kHz) mit Multi-Label-Annotation (Schiff/Stoerung/Wal/Stille). Wandle in Mel-Spektrogramme um, baue einen CNN-Klass…
- Audio Classification
- Spectrograms
- Deep Learning
Machine Perception - 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 - ResearchSeniorNeu
Self-Supervised Pretraining fuer einen Histopathologie-Anbieter
Du fuehrst Self-Supervised Pretraining (SimCLR oder DINO) auf 80 000 unlabelten Slide-Patches (224x224 Pixel) durch und vergleichst zwei Downstream-Klassifikatoren auf einem 500…
- Self Supervised Learning
- Transfer Learning
- Medical Image Classification
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Vortrainiertes LLM für ein klinisches Pflegedokumentations-Startup adaptieren
Du erhältst 8.000 anonymisierte Pflegedokumentations-Einträge plus 200 manuell bewertete Goldene-Standard-Beispiele. Wähle ein offenes Basismodell (Llama 3 8B oder Mistral 7B), …
- LLM Fine Tuning
- Parameter Efficient Fine Tuning
- Pytorch
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Verteiltes Training eines CTR-Modells für eine Münchner AdTech-Plattform
Du erhältst das bestehende PyTorch-Trainings-Skript (ein zweistöckiges Deep & Wide-Modell), einen 4-GPU-Server (4x NVIDIA A100) und eine Daten-Stichprobe von 500 Millionen Impre…
- Distributed Training
- Pytorch
- Gpu Optimization
Machine Learning at Scale - 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 - 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 - DesignMittelstufeNeu
Generatives Wahrnehmungs-Modell fuer einen Industriedesign-Studio
Du baust eine Pipeline auf Basis von Stable Diffusion mit ControlNet (auf Edge-Map konditioniert), die Skizzen + Style-Referenz in foto-realistische Konzept-Renders konvertiert.…
- Generative Models
- Diffusion Models
- User Study Design
Machine Perception - ResearchSeniorNeu
Federated Learning fuer einen multi-zentrischen MRT-Datensatz
Du simulierst Federated Learning mit Flower oder PySyft auf 3 simulierten Standorten (rund 200 MRT-Volumen pro Standort, BraTS-aehnlicher Datensatz). Trainiere ein 3D-U-Net mit …
- Federated Learning
- Medical Image Segmentation
- U Net
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis
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.



















































































