Modell-Evaluation
Wenn Du gerne Modell-Evaluation anwendest, kannst Du das hier an realen Industrieprojekten üben.
- AnalysisMittelstufeNeu
MCMC vs. Variational Inference fuer Versicherungs-Schadenmodell
Du erhaeltst 5 Jahre anonymisierter Hausrat-Schadendaten (rund 280.000 Vertraege, rund 22.000 Schadenfaelle) plus die bestehende Modellspezifikation: hierarchisches Tweedie-GLM …
- Mcmc
- Variational Inference
- Hierarchical Models
Fachübergreifend - 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 - AnalysisEinsteigerNeu
Kreditrisiko-Scoring fuer einen regionalen Kreditgeber
Du erhaeltst eine CSV mit 35 000 abgeschlossenen Kreditfaellen aus 2018-2024: Antragsmerkmale (Alter, Beschaeftigungsdauer, beantragte Hoehe, Laufzeit, Zweck), externe Bonitaets…
- Supervised Learning
- Model Evaluation
- Feature Engineering
Machine Learning (Undergraduate) - ResearchMittelstufeNeu
Kernel-Methoden vs. neuronales Netz auf Chromatographie-Daten
Du erhaeltst rund 12 000 Chargen mit je einem 800-Punkt-Chromatogramm (numerische Zeitreihe) plus Zielspalte (konform/abweichend). Implementiere zwei Vergleichsmodelle: (1) Kern…
- Kernel Methods
- Neural Networks
- Model Evaluation
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
- 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
- Model Evaluation
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Bild-Klassifikator für die Qualitätskontrolle in einer Schwarzwälder Holzverarbeitung
Sie erhalten 4.200 annotierte Bilder (Defekt-Typ als Label, plus 'kein Defekt') aufgeteilt 70/15/15 in Train/Val/Test und ein Vergleichs-Datensatz mit 200 Inspektoren-bewerteten…
- Transfer Learning
- Image Classification
- Python
Machine Learning (CS Elective) - CodeMittelstufeNeu
Reading-Comprehension-Modell fuer medizinische Beipackzettel
Du erhaeltst 80 Beipackzettel plus 400 manuell annotierte Frage-Antwort-Paare (inklusive 60 'no-answer'-Faelle). Finetune ein extraktives QA-Modell (z. B. ein deutsches BERT) au…
- Reading Comprehension
- Extractive Qa
- No Answer Detection
Question Answering and Conversational Systems - 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 - 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.
- 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
Markov Random Field fuer Bildsegmentierung in der Histopathologie
Du erhaeltst 200 annotierte Patches (jeweils 1024x1024 Pixel) aus anonymisierten Schnittpraeparaten. Trainiere zuerst einen einfachen Pixel-Klassifikator (Random Forest auf Farb…
- Markov Random Fields
- Belief Propagation
- Graph Cuts
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Reinforcement Learning fuer Greifoptimierung in Picking-Robotern in der OWL-Logistik
Du erhaeltst eine Simulation mit gemischten Bin-Objekten (40 SKUs aus dem Konsumgueterbereich) und einen realen Greif-Datensatz von 2.000 Versuchen mit Erfolgs-Label. Trainiere:…
- Reinforcement Learning
- Robotic Grasping
- Ppo
Fachübergreifend - CodeGrundlagenNeu
Lebensmittelverderb-Prognose fuer einen FMCG-Hersteller
Du erhaeltst eine CSV mit rund 18 000 ausgelieferten Paletten aus den letzten 18 Monaten: Produktart, Produktionscharge, Tag-Zeit-Stempel, Temperatur entlang der Lieferkette (3 …
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Fachübergreifend Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- CodeEinsteigerNeu
Objekterkennung für ein Erfurter Solarpark-Drohnenmonitoring
Sie erhalten 3.500 gelabelte Drohnenbilder (Bounding-Boxes für Hotspot, Verschmutzung, Beschädigung). Trainieren Sie einen YOLOv8-Detektor mit Transfer Learning und vergleichen …
- Object Detection
- Transfer Learning
- Pytorch
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
Semantisches Parsing für ein Münchner B2B-SaaS-Chatfeature
Sie erhalten 2.000 Beispielanfragen mit den korrekten JSON-Filtern als Label und das Datenschema der Plattform (Tickets, Projekte, Personen, Status, Priorität). Bauen Sie einen …
- Semantic Parsing
- Transformer Fine Tuning
- Structured Prediction
Fachübergreifend - 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
- Time Series
- Deep Learning
Machine Perception - AnalysisMittelstufeNeu
Szenenverständnis-Benchmark für ein Autonomes-Fahren-Team
Du erhältst 800 Frontkamera-Frames aus DACH-Straßen (Mischung Stadt, Land, Autobahn) plus 80 von Domänenexpert:innen geschriebene Szenenbeschreibungen als Goldstandard. Vergleic…
- Vision Language Models
- Scene Understanding
- Model Evaluation
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeMittelstufeNeu
Semantische Suche für ein Kölner Rechtsverlags-Portal aufbauen
Sie erhalten 50.000 anonymisierte Urteile und ein Test-Set von 80 Anwältinnen-Suchanfragen mit redaktionell gelabelten relevanten Dokumenten (Recall@10 als Hauptmetrik). Bauen S…
- Distributional Semantics
- Embeddings
- Information Retrieval
Fachübergreifend - CodeEinsteigerNeu
Churn-Frühwarnsystem für ein Frankfurter B2B-SaaS aufbauen
Sie bekommen sechs Monate anonymisierte Daten: tägliche Login-Frequenz pro Konto, Feature-Nutzung, Support-Tickets mit Severity-Label und die Liste der historischen Kündigungen.…
- Feature Engineering
- Predictive Modeling
- Model Evaluation
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
End-zu-End-ML-Pipeline fuer einen Logistik-Dispatcher
Du baust eine Pipeline in Python, die taeglich aus zwei Datenquellen (Containerterminal-API + Wettervorhersage-API) zieht, Features aufbaut, ein Gradient-Boosting-Modell auf rol…
- Ml Pipelines
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning in Practice - CodeMittelstufeNeu
Bonitäts-Scoring für ein Kölner Factoring-Unternehmen
Sie erhalten anonymisierte Daten von 18.000 historischen Forderungen über 36 Monate mit Default-Label, plus 24 Features (Unternehmens-Stammdaten, Bilanz-Kennzahlen, Zahlungs-His…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning (CS Elective) - 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
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 - CodeSeniorNeu
Lambda-Kalkül-Übersetzer für ein Salzburger EdTech-Lernspiel
Sie definieren eine kleine Mini-Grammatik (etwa 30 lexikalische Einträge plus Quantoren 'jeder', 'einige', 'kein'). Bauen Sie einen kompositionellen Übersetzer auf Basis einer k…
- Lambda Calculus
- Compositional Semantics
- Parsing
Fachübergreifend
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.
Branchenteams hinter einem Jahrzehnt praxisorientierter Briefings
Aus diesem Pool einstellen?
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.