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- CodeEinsteigerNeu
Actor-Critic-Agent für ein klassisches Echtzeitstrategie-Spiel
Du erhältst eine Trainingsumgebung mit 20x20-Karte, drei Einheitstypen, Ressourcen-Sammeln und Kampfmechanik (Gymnasium-kompatibel) sowie den heutigen heuristischen Gegner. Trai…
- Actor Critic
- Policy Gradients
- Reinforcement Learning
Fachübergreifend - 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 - 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 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
- ResearchSeniorNeu
Normalizing-Flow-Modell für Energiepreis-Risiko in einem Energieversorger
Du erhältst 4 Jahre Spotpreis-Daten plus Tages-Last und Wind-Einspeise-Prognosen. Implementiere einen bedingten Normalizing-Flow (z. B. Real-NVP oder Neural Spline Flow), traini…
- Normalizing Flows
- Density Estimation
- Conditional Generation
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Kooperative Agenten für Game-Studio in Wien
Sie bekommen ein vereinfachtes Grid-World-Spiel (Ressourcen sammeln, Hindernisse umgehen, gemeinsame Ziele erreichen) mit Python-API. Implementieren Sie zwei KI-Begleiter-Varian…
- Multi Agent Rl
- Mappo
- User Study
Multi-Agent Systems - ResearchSeniorNeu
Zertifizierte Robustness für einen medizinischen Klassifikator
Du erhältst ein bestehendes Klassifikations-Modell (PyTorch), einen anonymisierten Patientendaten-Datensatz von rund 14.000 Fällen und die internen Eingabe-Toleranz-Anforderunge…
- Certified Robustness
- Randomized Smoothing
- Adversarial Robustness
Trustworthy AI, Robustness, and Safety - 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 - Browse challenges
Explore role
Strategy Analyst
Frame the business question, model the options, build the recommendation. From market sizing to competitive analysis, this role is where strategy consulting meets in-house decision-making.
- AnalysisMittelstufeNeu
Stereo-Tiefenschätzung für ein Drohnen-Inspektions-Startup vergleichen
Du erhältst 500 kalibrierte Stereo-Paare aus einer Turbinen-Inspektion plus sparsame LiDAR-Ground-Truth für jedes Paar. Implementiere (oder integriere) drei Tiefenschätzer: Open…
- Stereo Depth Estimation
- Multi View Geometry
- Model Evaluation
3D Vision and Multi-View Geometry - CodeSeniorNeu
Sim-to-Real-Transfer für einen Quadruped-Inspektionsroboter
Du arbeitest in Isaac Gym (NVIDIA-GPU-beschleunigter Roboter-Simulator) mit einem URDF des Roboters. Trainiere eine Policy zum Laufen auf nassem Beton mit Domain-Randomization ü…
- Learning Based Control
- Reinforcement Learning
- Simulation
Robotics - ResearchMittelstufeNeu
Lernen aus Nutzerfeedback für einen Pflegeassistenz-Roboter
Du erhältst eine Habitat-2.0-Simulationsumgebung mit einem mobilen Roboter, drei Räumen und einem virtuellen Nutzer-Agent, der unterschiedliche Komfort-Profile simuliert (z. B. …
- Reinforcement Learning
- Rlhf
- Pytorch
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Few-Shot-Defekterkennung fuer einen Halbleiterhersteller in Sachsen
Du erhaeltst einen Wafer-Defekt-Korpus mit 12 'Design-Familien' (jede mit ~600 Bildern in 6 Defektklassen) plus 3 neuen Design-Familien mit nur 10-30 Bildern pro Klasse. Impleme…
- Meta Learning
- Few Shot Learning
- Transfer Learning
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- CodeMittelstufeNeu
LSTM-Modell für Vibrations-Anomalien an einer Druckguss-Anlage
Du erhältst 8 Monate Vibrations-Sequenzen (10-kHz-Abtastung, 8 Maschinen) plus 22 bestätigte Wartungsfälle. Aggregiere auf Sekunden-Fenster (Mittelwert, Std, FFT-Hauptfrequenzen…
- Lstm Architectures
- Anomaly Detection
- Time Series
Fachübergreifend - 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 - 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
Fachübergreifend - 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 - 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 - ResearchSeniorNeu
Embodied-Vision-Aufgabe für einen Indoor-Service-Roboter entwerfen
Du nutzt den Habitat-Simulator (Meta AI) mit Replica- oder Matterport3D-Szenen als Wohnzimmer-Stand-in (klinische Daten sind nicht verfügbar). Entwirf einen Such-Agent, der ein …
- Embodied Vision
- Object Navigation
- Reinforcement Learning
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Niedrigressourcen-MT fuer Schweizerdeutsch in einer Bundesverwaltung
Du erhaeltst rund 12 000 parallele Saetze (Schweizerdeutsch → Standarddeutsch) plus rund 100 000 einsprachige Saetze in Schweizerdeutsch. Implementiere Backtranslation: trainier…
- Neural Machine Translation
- Data Augmentation
- Low Resource Mt
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Policy Gradient fuer Energy-Storage-Bidding in Berlin
Du erhaeltst 6 Monate Spotmarkt- und Regelleistungspreise (15-Minuten-Aufloesung) sowie eine Batterie-Spezifikation (Kapazitaet, Lade-/Entlade-Wirkungsgrad, Zyklus-Kostenmodell)…
- Policy Gradient
- Reinforce
- Function Approximation
Reinforcement Learning - 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 - ResearchMittelstufeNeu
Autoregressive Sequenz-Generation für ein Game-Studio in Berlin
Du erhältst die Quest-Bibliothek (strukturierter JSON-Datensatz mit Ziel, Twist, Belohnung, Welt-Tags) sowie eine Stilrichtlinie aus dem Writers' Room. Trainiere einen kleinen a…
- Autoregressive Models
- Transformer Training
- Text Generation
Deep Generative Models - 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 - 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
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
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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.



















































































