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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..
D. Admin, und D. Iglezakis. Dataset, https://doi.org/10.15770/darus-470, (2020)related publication: Related Publication: Iglezakis, D., Seeland, A. (2020). Titel von Publikation. In: Titel von Sammelband (2020).p. 11-22. (doi:10.18324/324392034).
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).
A. Kesper, V. Wenz, und G. Taentzer. (2020)cite arxiv:2007.11298Comment: 28 pages. This paper is an extended version of a paper to be published in ÄCM/IEEE 23rd International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS '20)". Added subtitle.
D. Dolzycka, K. Biernacka, K. Helbig, und P. Buchholz. Zenodo, (März 2019)Diese Publikation wurde im Rahmen des Verbundprojekts "FDMentor" vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert (Förderkennzeichen 16FDM010 und 16FDM011)..