Kreative Maschinen und Urheberrecht
Die Machine Learning-Werkschöpfungskette vom Training über Modellschutz bis zu Computational Creativity
Nomos, 1. Auflage 2021, 287 Seiten
Das Werk ist Teil der Reihe
Datenrecht und neue Technologien
Beschreibung
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.
Bibliografische Angaben
Auflage | 1 |
---|---|
ISBN | 978-3-8487-7231-5 |
Untertitel | Die Machine Learning-Werkschöpfungskette vom Training über Modellschutz bis zu Computational Creativity |
Erscheinungsdatum | 21.09.2021 |
Erscheinungsjahr | 2021 |
Verlag | Nomos |
Ausgabeart | Softcover |
Sprache | deutsch |
Seiten | 287 |
Medium | Buch |
Produkttyp | Wissenschaftsliteratur |
Zusatzmaterial
Produktsicherheit
Hersteller der hier angebotenen Produkte gemäß GPSR
Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG
Waldseestraße 3 - 5
76530 Baden-Baden, Deutschland
service@nomos.de
www.nomos.de