Understanding Embeddings for Natural Language Processing

Gain a basic understanding of how numerical representations transform language! Explore the world of text embeddings in this online course, covering essential topics such as tokenization, historical models, modern techniques, and practical applications.

It's free of charge and no prior AI experience is necessary.

Seit 17. Dezember 2023 im Selbststudium
Kurssprache: English
Beginner, Big Data and AI, Data Science

Kursinformationen

In Natural Language Processing, embeddings are the keys that open the door for algorithms to process and understand the meaning of words or text, facilitating more effective language-based tasks such as sentiment analysis, language translation, and document similarity.

In this course we can help you to understand better what embeddings are, what they are useful for, and how they have developed over time. We will also talk about how to store and work with embeddings by using vector databases.

As a complement to this course, the KI-Servicezentrum Berlin Brandenburg (KISZ-BB) offers regularly a presential hands-on workshop that applies in a practical way all the knowledge from this course, using the example of semantic search. If you would like to participate in the workshop, you can check our events or subscribe to our newsletter and get regular information about workshops and other educational offers.

KISZ funded by Bundesministerium für Bildung und Forschung

Was Teilnehmende lernen werden

  • AI
  • Embeddings
  • Natural Language Processing

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Anforderungen für Leistungsnachweise

  • Die Teilnahmebestätigung erhält, wer auf mindestens 50% der Kursunterlagen zugegriffen hat.

Mehr Informationen finden Sie in den Richtlinien für Leistungsnachweise.

Dieser Kurs wird angeboten von

Mario Tormo Romero

Mario Tormo Romero ist ein KI-Ingenieur / Senior Data Scientist mit einem Master-Abschluss in Physik und Mathematik sowie über 30 Jahren Programmiererfahrung. Er hat an der Universidad de Valencia (Studi General), Spanien, und der Freien Universität Berlin, Deutschland, studiert und arbeitet seit den letzten fünf Jahren im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz. Dabei hat er verschiedene Rollen übernommen, darunter Data Scientist, AI Engineer, MLOps Engineer und Technical Project Manager. Er war in verschiedenen Branchen tätig, darunter Gesundheitswesen, Immobilien und soziale Medien.