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.
Empfohlene Industrieprojekte
· PyTorch oder TensorFlow Zurücksetzen- CodeMittelstufeNeu
Defekterkennung auf einem ARM-Cortex-M7-Mikrocontroller deployen
Du bekommst ein in PyTorch trainiertes 1D-CNN (rund 380 KB FP32) plus 5.000 markierte Vibrationsfenster aus dem Feld. Konvertiere das Modell mit Post-Training-Quantisierung auf …
- Model Quantization
- Edge Inference
- Tflite Micro
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Transformer-Klassifikator für Kundenservice-Mails in einem Energiehandel
Du erhältst 18.000 gelabelte Mails (6 Klassen, anonymisiert). Trainiere einen deutschen BERT (z. B. GBERT oder dbmdz/bert-base-german-cased), vergleiche gegen TF-IDF + logistisc…
- Transformer Architectures
- Text Classification
- Fine Tuning
Deep Learning - CodeSeniorNeu
DPO-Finetuning fuer Tonalitaets-Anpassung eines mehrsprachigen Modells
Du erhaeltst ein Open-Source-Basismodell (rund 8B Parameter), 4.000 Praeferenzpaare und 200 Holdout-Prompts. Implementiere: (1) SFT-Baseline auf den 'chosen'-Antworten, (2) DPO-…
- Direct Preference Optimization
- Supervised Finetuning
- Lora
Machine Learning from Human Preferences (RLHF and Alignment) - ResearchSeniorNeu
GAN-basierter Daten-Augmentations-Pipeline für medizinische Bildgebung
Du erhältst einen anonymisierten Bilddatensatz (rund 12.000 Lungenröntgen, 14 Befund-Klassen, davon 3 unterrepräsentiert mit jeweils <200 Beispielen) sowie den bestehenden Klass…
- Gans
- Data Augmentation
- Medical Imaging
Fachübergreifend 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
- ResearchMittelstufeNeu
Simulationsbasierte Bayes'sche Inferenz für Sensor-Kalibrierung
Du arbeitest mit einem öffentlich dokumentierten nicht-linearen Sensormodell mit fünf Parametern, das du aus einem bestehenden Simulator beziehen kannst. Generiere mit dem Simul…
- Simulation Based Inference
- Normalizing Flows
- Bayesian Inference
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Lernende Re-Ranking-Schicht für eine Reise-Suchplattform
Du erhältst 1,2 Mio anonymisierte Such-Logeinträge mit Klicks und Buchungen aus drei Monaten, plus ein vordefiniertes Feature-Set (Preis, Bewertung, Verfügbarkeit, Reiseziel-Bel…
- Learning To Rank
- Lambdamart
- Xgboost
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 - 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
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.
- 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 - 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
Structured Prediction für die Layoutextraktion in einem Düsseldorfer LegalTech
Du erhältst 4.000 annotierte deutsche Vertrags-PDFs mit pro Token gelabelten Klauselgrenzen, Sektionsgrenzen und Klauseltypen (15 Klassen). Trainiere zwei Modelle: (a) BERT-Base…
- Structured Prediction
- Conditional Random Fields
- Named Entity Recognition
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Modell-Pruning für ein Fahrer-Müdigkeitssystem im Automotive-ECU
Du erhältst ein in PyTorch trainiertes Müdigkeits-CNN (ResNet-18-Basis) plus einen markierten Datensatz von 20.000 Gesichts-Crops aus Fahrer-Innenraumkameras. Implementiere stru…
- Model Pruning
- Hardware Aware Design
- Pytorch
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
- CodeMittelstufeNeu
Audio-Video-Fusion für Sport-Highlight-Detektor
Sie bekommen einen Datensatz von 200 Stunden Fußballspielen mit zeitstempelten Highlight-Annotationen (Tore, Großchancen, Karten). Implementieren Sie drei Modelle: (1) rein-visu…
- Multimodal Fusion
- Video Classification
- Audio Classification
Multimodal Machine Learning - ResearchSeniorNeu
Sim-to-Real-Bewertung für ein Berliner Lager-Robotik-Startup
Verwende eine trainierte PPO-Policy (Proximal Policy Optimization — ein populärer RL-Algorithmus) für eine Block-Stack-Aufgabe in Isaac Gym oder Isaac Lab. Implementiere drei Si…
- Reinforcement Learning
- Sim To Real
- Domain Randomization
Fachübergreifend - 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
Embedding-Modell für deutsche Produktdaten feinjustieren
Du erhältst 80.000 Produkt-Datensätze (Titel, Beschreibung, Kategorien) plus 1.200 historische Klick-Logs ('Anfrage X -> geklicktes Produkt Y') und 100 manuell gelabelte Test-An…
- Embedding Fine Tuning
- Contrastive Learning
- Sentence Transformers
Vector Databases and Embeddings
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.



















































































