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.
- ResearchMittelstufeNeu
Federated-Learning-Prototyp für eine DACH-Pharma-Allianz
Du erhältst öffentlich verfügbare Tox21-Daten (Standard-Toxizitäts-Benchmark), die du in drei nicht überlappende Partitionen aufteilst, um die drei Standorte zu simulieren. Baue…
- Federated Learning
- Graph Neural Networks
- Python
Fachübergreifend - 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 - 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 - CodeEinsteigerNeu
End-to-End Defekterkennung für Schwäbischen Maschinenbauer
Sie bekommen einen Bildordner mit Klassen-Subdirectories und eine CSV mit Aufnahmemetadaten. Erstellen Sie eine reproduzierbare Pipeline: Datensplit (Train/Val/Test) ohne Leakag…
- Pytorch
- Transfer Learning
- Computer Vision
AI/ML Practicum and Hands-on Lab 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
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 - CodeEinsteigerNeu
Transformer-Fine-Tuning für deutsche Patentanwaltskanzlei
Sie erhalten 14.000 deutsche Patentschriften-Abstracts mit Klassen-Labels. Fine-tunen Sie gbert-large (deutsches BERT) auf 80 % der Daten und evaluieren auf 20 %. Baseline: TF-I…
- Transformer Fine Tuning
- German Bert
- Text Classification
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Neuronale MT-Domaenenadaption fuer einen Maschinenbau-Dokumentationsanbieter
Du erhaeltst rund 200 000 parallele Saetze Deutsch-Englisch aus Wartungsanleitungen und Bedienhandbuechern eines Maschinenbau-Korpus. Wahle ein vortrainiertes Modell (z. B. Hels…
- Neural Machine Translation
- Domain Adaptation
- Fine Tuning
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 - Browse challenges
Explore role
Marketing Analyst
Plan and measure campaigns that grow the business. Funnel analytics, attribution, segmentation, and the rigorous measurement that lets marketing defend its budget at the leadership table.
- CodeMittelstufeNeu
Wirkstoffkandidaten-Screening mit Graph Neural Networks
Du nutzt einen ChEMBL-Auszug für eine vergleichbare Kinase-Familie als öffentliche Trainingsbasis. Trainiere zwei GNN-Architekturen (Message Passing Neural Network und Graph Att…
- Graph Neural Networks
- Molecular Property Prediction
- Scaffold Split
Fachübergreifend - 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 - ResearchSeniorNeu
Mixture-of-Experts-Skalierungsanalyse für ein Climate-Tech-Forschungslabor
Verwende den ERA5-Re-Analyse-Datensatz (öffentlich, durch ECMWF bereitgestellt). Trainiere eine Familie dichter Transformer (50M, 150M, 400M Parameter) und eine parameter-äquiva…
- Mixture Of Experts
- Scaling Laws
- Transformer Architectures
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
VAE für synthetische Tabellen-Daten in einem Versicherungs-Forschungslabor
Du erhältst einen anonymisierten Schadendatensatz (100.000 Zeilen, 24 Spalten — kategorisch und numerisch gemischt). Implementiere einen Tabellen-VAE (z. B. CTGAN-Architektur od…
- Variational Autoencoders
- Synthetic Data Generation
- Differential Privacy
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
- ResearchMittelstufeNeu
Cross-lingualer Transfer fuer Sentiment-Analyse in DACH-Maerkten
Du erhaeltst rund 80 000 deutsche annotierte Posts (positiv/neutral/negativ), rund 6 000 italienische und 4 000 franzoesische Posts. Implementiere drei Setups: (1) deutsches XLM…
- Transfer Learning
- Cross Lingual Transfer
- Foundation Models
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - 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 - 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 - 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 - 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 - ResearchMittelstufeNeu
Selbstüberwachtes Pretraining für Defekterkennung in der Halbleiterfertigung
Du erhältst 500.000 ungelabelte Wafer-Patches und 3.000 gelabelte Patches mit fünf Defektklassen. Trainiere zuerst einen Encoder selbstüberwacht (Empfehlung: DINOv2-Architektur …
- Self Supervised Learning
- Representation Learning
- Pytorch
Advanced Deep Learning - ResearchMittelstufeNeu
Auktions-Agenten für Berliner Strommarkt-Forschungslabor
Bauen Sie das Simulationsframework in Python (Mesa oder eigenes Setup). Implementieren Sie drei Agententypen mit unterschiedlichen Bietstrategien: (1) myopisch-rationale Agenten…
- Multi Agent Systems
- Reinforcement Learning
- Market Design
Multi-Agent Systems - 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
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 - CodeMittelstufeNeu
Imitation Learning fuer Greif-Demonstrationen bei Robotik-Tier-1 in Friedrichshafen
Du arbeitest mit einem Simulator (z. B. robosuite oder MuJoCo) mit einem 7-DOF-Arm und 3 Greifaufgaben (Zylinder, Wuerfel, unregelmaessige Form). Sammle pro Aufgabe 50 menschlic…
- Imitation Learning
- Behavior Cloning
- Dagger
Fachübergreifend - ResearchMittelstufeNeu
Reproduktion einer NeurIPS-Studie als Master-Lab-Projekt
Wählen Sie ein NeurIPS-2024- oder -2025-Paper mit verfügbarem Code und Datensatz. Reproduzieren Sie die Hauptexperimente (mindestens Tabelle 1 oder die Hauptgrafik). Dokumentier…
- Research Methodology
- Reproducibility
- 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
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.



















































































