Optimization
Wenn Du gerne Optimization anwendest, kannst Du das hier an realen Industrieprojekten üben.
- AnalysisEinsteigerNeu
Greedy vs. DP Trade-off Studie für einen Wiener Versicherer
Modelliere das Zuweisungsproblem (Schadensfälle x Gutachter, Constraints: Stunden, Kompetenzen, Dringlichkeitsregeln). Implementiere (1) den aktuellen Greedy nach Dringlichkeit …
- Greedy Algorithms
- Dynamic Programming
- Integer Programming
Algorithm Design and Analysis - CodeEinsteigerNeu
Knapsack-Solver für Mittelstands-Produktionsplanung
Modelliere das Problem als 0/1-Knapsack mit fünf Behältern (Maschinen) — also Multiple Knapsack — und implementiere zwei Lösungen: (1) eine dynamische Programmierung für Single-…
- Dynamic Programming
- Knapsack
- Integer Programming
Algorithm Design and Analysis - CodeEinsteigerNeu
Constraint-Solver für die Schichtplanung in einem Berliner Krankenhausverbund
Sie erhalten anonymisierte Stations-Daten (30 Mitarbeitende mit Qualifikationen, Verfügbarkeiten, Wünschen), die rechtlichen Constraints (ArbZG — Arbeitszeitgesetz, Schichtenfol…
- Constraint Programming
- Python
- Optimization
Fachübergreifend - CodeSeniorNeu
Approximations-Solver für Lieferanten-Allokation
Formalisiere das Problem als gewichtete Set-Cover-Variante mit Kapazitäts-Constraints. Implementiere (1) den klassischen Greedy mit H_n-Approximation als Lehrbuch-Baseline, (2) …
- Approximation Algorithms
- Linear Programming
- Set Cover
Advanced Algorithms 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
- CodeMittelstufeNeu
Multi-Agent-Pipeline für Produktionsplanung in einem bayerischen Industriebetrieb
Implementiere das System mit AutoGen oder CrewAI auf einem offenen LLM. Definiere drei Agenten mit jeweils eigenem Werkzeug-Zugang (Material-Datenbank-Query, Maschinenkapazitäts…
- Multi Agent Systems
- LLM Agents
- Tool Use
Fachübergreifend - CodeMittelstufeNeu
Planungs-Algorithmus für die Logistik-Disposition in einem Tiroler Speditionsbetrieb
Sie erhalten 30 Tage historische Tour-Daten (anonymisiert), Stopps mit Zeitfenstern und Service-Zeiten, Fahrer-Pausenregeln (EU-Lenkzeiten 561/2006) und die Excel-Datei der aktu…
- Planning Algorithms
- Constraint Programming
- Python
Introduction to Artificial Intelligence (CS Elective)
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
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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.