Buch, Deutsch, Band 2, 287 Seiten, broschiert, Format (B × H): 153 mm x 227 mm, Gewicht: 424 g
Die Machine Learning-Werkschöpfungskette vom Training über Modellschutz bis zu Computational Creativity
Buch, Deutsch, Band 2, 287 Seiten, broschiert, Format (B × H): 153 mm x 227 mm, Gewicht: 424 g
Reihe: Datenrecht und neue Technologien
ISBN: 978-3-8487-7231-5
Verlag: Nomos
Die interdisziplinäre Analyse nimmt konkreten Bezug zu in der KI-Entwicklung eingesetzten Machine Learning (ML)-Frameworks und gibt praxisrelevante Antworten auf damit zusammenhängende urheberrechtliche Fragen. Insbesondere der Datenbank(werk)schutz für ML-Modelle steht dabei im Fokus. Die Arbeit bietet außerdem eine Einschätzung der Relevanz von Text und Data Mining-Schranken im KI-Kontext. Mit Blick auf die Erzeugung von Werken durch bzw. mithilfe von ML wird die Zurechnungsproblematik erörtert, eine Lösung vorgeschlagen und eine Hilfestellung zur Ermittlung eines Urhebers angeboten. Darüber hinaus erfolgt hinsichtlich etwaiger KI-Autonomie eine Einführung in die Zusammenhänge von Intelligenz, Kreativität und Computational Creativity.
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik EDV & Informatik Allgemein Rechtliche Aspekte der EDV
- Rechtswissenschaften Wirtschaftsrecht Urheberrecht
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
- Rechtswissenschaften Wirtschaftsrecht Medienrecht Telekommunikationsrecht, IT-Recht, Internetrecht
