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German (3)


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2022 (2)

2021 (1)

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Book
Text- und Data-Mining : Die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht
Author:
Year: 2022 Publisher: Baden-Baden Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG

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Abstract

Digital methods such as text and data mining are utilised more and more frequently to gather knowledge, thereby offering the ability to recognise patterns in large data sets as well as being the basis of machine learning. This work examines this digital method from a copyright perspective, evaluating the significance and controlling effect of copyright barriers, the special interests involved in scientific copyright law and elements of interdisciplinary knowledge. This comprehensive analysis structures this complex legal matter, identifies deficits and suggests viable solutions. One focus lies on the long-term accessibility of the research data that are generated within this process. Immer häufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Mining zur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Möglichkeit bietet, Muster in großen Datensätzen zu erkennen und zugleich Grundlage des maschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese Methode aus urheberrechtlicher Perspektive und berücksichtigt dabei die Bedeutung und Steuerungswirkung urheberrechtlicher Schranken, die besondere Interessenlage im Wissenschaftsurheberrecht sowie interdisziplinäre Erkenntnisse. In der umfassenden Analyse wird die komplexe Rechtsmaterie strukturiert, es werden Defizite aufgezeigt und konkrete Lösungsvorschläge unterbreitet. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der langfristigen Zugänglichkeit der erzeugten Forschungsdaten.


Book
Kreative Maschinen und Urheberrecht : Die Machine Learning-Werkschöpfungskette vom Training über Modellschutz bis zu Computational Creativity
Author:
ISBN: 3748912455 3848772310 Year: 2021 Publisher: Baden -baden Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG

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Abstract

The interdisciplinary analysis examines machine learning (ML) frameworks used in AI development and gives practical answers to copyright issues arising in this matter. A special focus lies on database protection of ML models. Furthermore, the thesis offers an opinion on text and data mining restrictions in the AI context. Regarding the production of potentially copyrightable works by means of ML, the author discusses the issue of copyright attribution, suggests a solution, and proposes a flow chart to identify the author in various scenarios. In view of a potentially increasing autonomy of AI, an introduction to the interconnection of the concepts of intelligence, creativity and Computational Creativity is provided. 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.


Book
Text- und Data-Mining : Die Anforderungen digitaler Forschungsmethoden an ein innovations- und wissenschaftsfreundliches Urheberrecht
Author:
Year: 2022 Publisher: Baden-Baden Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG

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Abstract

Digital methods such as text and data mining are utilised more and more frequently to gather knowledge, thereby offering the ability to recognise patterns in large data sets as well as being the basis of machine learning. This work examines this digital method from a copyright perspective, evaluating the significance and controlling effect of copyright barriers, the special interests involved in scientific copyright law and elements of interdisciplinary knowledge. This comprehensive analysis structures this complex legal matter, identifies deficits and suggests viable solutions. One focus lies on the long-term accessibility of the research data that are generated within this process. Immer häufiger werden digitale Methoden wie das Text- und Data-Mining zur Erkenntnisfindung eingesetzt, das die Möglichkeit bietet, Muster in großen Datensätzen zu erkennen und zugleich Grundlage des maschinellen Lernens ist. Die Arbeit betrachtet diese Methode aus urheberrechtlicher Perspektive und berücksichtigt dabei die Bedeutung und Steuerungswirkung urheberrechtlicher Schranken, die besondere Interessenlage im Wissenschaftsurheberrecht sowie interdisziplinäre Erkenntnisse. In der umfassenden Analyse wird die komplexe Rechtsmaterie strukturiert, es werden Defizite aufgezeigt und konkrete Lösungsvorschläge unterbreitet. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der langfristigen Zugänglichkeit der erzeugten Forschungsdaten.

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