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T. Wissik, and M. Ďurčo. Selected Papers from the CLARIN Annual Conference 2015, October 14–16, 2015, Wroclaw, Poland, 123, page 94-107. Linköping University Electronic Press, Linköpings universitet, (2015)
D. Iglezakis. Dataset, https://doi.org/10.15770/darus-471, (2020)Related Publication: Schembera, B. & Iglezakis, D. (2020). EngMeta - Metadata for Computational Engineering. International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies, 7 (9). p-122-156. (doi:10.23455/ijmso-12345).
S. Davidson, and J. Freire. Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, page 1345--1350. New York, NY, USA, ACM, (2008)
B. Bhumiratana, and M. Bishop. Proceedings of the 2Nd International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments, page 73:1--73:8. New York, NY, USA, ACM, (2009)
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), page 563--570. Paris, France, European Language Resources Association (ELRA), (May 2018)
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), Miyazaki, Japan, European Language Resources Association (ELRA), (May 2018)
L. Käde. Datenrecht und neue Technologien Nomos, Baden-Baden, 1 edition, (2021)Die interdisziplinäre Analyse nimmt konkreten Bezug zu in derKI-Entwicklung eingesetzten Machine Learning (ML)-Frameworks und gibtpraxisrelevante Antworten auf damit zusammenhängendeurheberrechtliche Fragen. Insbesondere der Datenbank(werk)schutz fürML-Modelle steht dabei im Fokus. Die Arbeit bietet außerdem eineEinschätzung der Relevanz von Text und Data Mining-Schranken imKI-Kontext. Mit Blick auf die Erzeugung von Werken durch bzw. mithilfevon ML wird die Zurechnungsproblematik erörtert, eine Lösungvorgeschlagen und eine Hilfestellung zur Ermittlung eines Urhebersangeboten. Darüber hinaus erfolgt hinsichtlich etwaiger KI-Autonomieeine Einführung in die Zusammenhänge von Intelligenz, Kreativitätund Computational Creativity..