Studentenprojekte

Entdecken Sie beeindruckende neuronale Netzwerk-Projekte unserer Studierenden und erfahren Sie, wie praktische KI-Entwicklung Ihr technisches Verständnis erweitert

Praxisnahe KI-Entwicklung

Unsere Studierenden arbeiten an echten neuronalen Netzwerk-Projekten, die komplexe Datenanalyse mit modernen Architekturen verbinden. Dabei entstehen Lösungen für Bildverarbeitung, Spracherkennung und Vorhersagemodelle.

Was mir besonders gefällt: Die Projekte zeigen, wie unterschiedlich KI-Ansätze sein können. Ein Student entwickelt gerade ein Convolutional Neural Network für medizinische Bilddaten, während eine andere Gruppe an Transformer-Architekturen für deutsche Textanalyse arbeitet.

  • Deep Learning Projekte mit TensorFlow und PyTorch
  • Computer Vision Anwendungen für reale Probleme
  • Natural Language Processing für deutsche Sprache
  • Reinforcement Learning für Optimierungsaufgaben
  • MLOps und Deployment von KI-Modellen
Studenten arbeiten an neuronalen Netzwerk-Projekten am Computer

Vom Konzept zur Anwendung

Jedes Projekt durchläuft einen strukturierten Entwicklungsprozess. Die Studierenden lernen nicht nur Algorithmen, sondern auch, wie man KI-Systeme plant, entwickelt und produktiv einsetzt.

1

Problemanalyse

Identifikation geeigneter KI-Anwendungsfälle und Analyse der Datengrundlage für das neuronale Netzwerk

2

Architektur-Design

Auswahl und Anpassung von Netzwerkarchitekturen basierend auf den spezifischen Anforderungen des Problems

3

Implementation

Entwicklung und Training der Modelle mit modernen Frameworks und Optimierung der Performance

Komplexe neuronale Netzwerk-Visualisierung auf einem Bildschirm

Expertise durch praktische Erfahrung

Die besten Lernerfolge entstehen, wenn Theorie und Praxis zusammenkommen. Unsere Projektarbeit zeigt, wie vielseitig KI-Entwicklung sein kann – von einfachen Klassifikationsaufgaben bis hin zu komplexen generativen Modellen.

Besonders spannend wird es, wenn Studierende eigene Ideen einbringen. Ein aktuelles Projekt beschäftigt sich mit der Optimierung von Energieverbrauch in neuronalen Netzen – ein Thema, das sowohl technisch anspruchsvoll als auch gesellschaftlich relevant ist.

Portrait von Dr. Hendrik Völkner
Dr. Hendrik Völkner
Projektbetreuung Neural Networks

"Jedes Studentenprojekt bringt neue Perspektiven. Die Kombination aus fundierter Theorie und kreativem Experimentieren führt oft zu überraschenden Lösungsansätzen."

Mehr über unser Programm