KI & Daten
Deep Learning Challenges
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- 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 - 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
- Tree Ensembles
Information Retrieval and Search - 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 - ResearchSeniorNeu
End-to-End-Lernen für einen Münchner Premium-OEM evaluieren
Sie nutzen den CommaAI Comma2k19-Datensatz als offene Basis (Frontkamera plus Steuerdaten). Trainieren Sie ein ConvNet, das aus dem aktuellen Frame Lenkwinkel-Delta und Geschwin…
- End To End Learning
- Imitation Learning
- Pytorch Oder Tensorflow
AI for Autonomous Vehicles 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
- ResearchSeniorNeu
Krankheitsverlaufs-Modellierung von Diabetes Typ 2 fuer eine Berliner Versorgungsforschung
Du erhaeltst rund 20 000 Patient:innen mit jeweils 8-15 HbA1c-Messungen ueber 6 Jahre plus Baseline-Merkmale. Implementiere zwei Modelle: (1) ein Mixed-Effects-Modell (gemischte…
- Disease Progression
- Mixed Effects Models
- Sequence Models
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - ResearchMittelstufeNeu
NeRF für virtuelle Immobilientouren trainieren
Du erhältst einen kuratierten Datensatz von 3 Wohnungen mit je rund 120 Eingangsbildern und bereits per SfM ermittelten Kameraposen. Trainiere eine NeRF-Variante (Instant-NGP od…
- Neural Scene Representation
- Nerf
- Pytorch Oder Tensorflow
3D Vision and Multi-View Geometry - ResearchSeniorNeu
Model-Inversion-Attack-Audit für Berliner KI-Startup
Sie erhalten ein bereits trainiertes Gesichtserkennungs-Modell (ResNet-50, fine-getuned auf einer synthetischen 5.000-Personen-Datenbank) sowie API-Zugang. Implementieren Sie dr…
- Model Inversion
- Adversarial Attacks
- Differential Privacy
Privacy-Preserving Machine Learning - 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 - 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.
- ResearchSeniorNeu
Interpretierbarkeits-Analyse eines fein-justierten Sprachmodells
Du erhältst Zugang zum Basismodell und zum fein-justierten Modell sowie zu einem kuratierten Probing-Datensatz (etwa 200 sorgfältig konstruierte Prompts pro Verhaltens-Kategorie…
- Mechanistic Interpretability
- Activation Patching
- Logit Lens
AI Safety and Alignment - 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 - AnalysisMittelstufeNeu
Stereo-Tiefenschätzung für einen Schwarzwälder Mähroboter-Hersteller
Sie erhalten 400 kalibrierte Stereopaare aus Garten- und Park-Szenen plus spärliche LiDAR-Ground-Truth. Implementieren Sie drei Tiefenschätzer: OpenCV Semi-Global Matching (SGM)…
- Stereo Depth Estimation
- Multi View Geometry
- Modell Evaluation
Computer Vision - CodeSeniorNeu
Actor-Critic fuer adaptive Ampelsteuerung in einer mittleren Stadt
Du erhaeltst eine SUMO-Konfiguration fuer den Innenstadtbereich mit 8 Kreuzungen sowie Verkehrszaehldaten fuer eine typische Werktagswoche. Implementiere Multi-Agent-Actor-Criti…
- Actor Critic
- Multi Agent Rl
- Function Approximation
Reinforcement Learning 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
- 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
- Neuronale Netze
- Modell Evaluation
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodeMittelstufeNeu
Sequenzmodell fuer Sturzerkennung in einem Pflegeheim
Du erhaeltst rund 12 000 markierte Sequenzen (10 Sekunden, dreiachsig, 50 Hz) aus den Wearables — etwa 5 Prozent davon sind echte Sturz-Ereignisse, der Rest sind Alltagsbewegung…
- Sequence Models
- Zeitreihen Grundlagen
- Deep Learning
Machine Perception - 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 - 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 - AnalysisMittelstufeNeu
Vision Transformer für 3D-MRT-Anomalieerkennung benchmarken
Du verwendest den öffentlichen BRATS-Datensatz (Hirntumor-MRT, frei zugänglich) als Stellvertreter für die internen Daten. Implementiere drei Architekturen mit MONAI (medizinisc…
- Vision Transformers
- Medical Imaging
- Pytorch Oder Tensorflow
Advanced 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 - CodeMittelstufeNeu
Echtzeit-Detektion von Schutzausrüstung auf einer Großbaustelle
Du erhältst 6.000 annotierte Bilder (Personen mit/ohne Helm, mit/ohne Warnweste) sowie Test-Videos von 3 Kameras. Trainiere YOLOv8 oder YOLOv10 auf den 4 Klassen, optimiere für …
- Object Detection
- Yolo
- Edge Deployment
Deep Learning for Computer Vision - CodeEinsteigerNeu
MLP-Baseline für Strompreis-Prognose in einem Stadtwerk
Du erhältst 3 Jahre Spotpreis-Daten plus exogene Variablen (Last, Wind, Solar, Brennstoffpreise). Implementiere eine MLP-Prognose (Input: 168 Stunden Historie + exogene Features…
- Mlp Architectures
- Time Series Forecasting
- Pytorch Oder Tensorflow
Deep Learning - CodeMittelstufeNeu
PINN für die Wärmeleitung in einem Spritzgießwerkzeug
Du erhältst 200 FEM-Referenzlösungen für unterschiedliche Kühlkanal-Geometrien (Position und Durchmesser) eines vereinfachten 2D-Werkzeugquerschnitts. Implementiere ein PINN mit…
- Physics Informed Neural Networks
- Pytorch Oder Tensorflow
- Scientific Computing
AI for Science and Engineering - 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 Oder Tensorflow
- Gpu Optimization
Machine Learning at Scale - 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 Oder Tensorflow
Multimodal Machine Learning - CodeEinsteigerNeu
Satellitenbild-Klassifikation für eine Klima-NGO in Hamburg
Du erhältst 1.500 vorlabelte Sentinel-2-Patches (jeweils 256x256 Pixel) aus drei Bundesländern (Niedersachsen, Mecklenburg-Vorpommern, Schleswig-Holstein) mit drei Klassen plus …
- Remote Sensing
- Image Segmentation
- U Net
Image Processing and Computational Imaging
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.