{"id":1104,"date":"2019-01-22T15:55:15","date_gmt":"2019-01-22T14:55:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecambria-experts.de\/it-sachverstaendiger\/?page_id=1104"},"modified":"2019-03-29T18:01:49","modified_gmt":"2019-03-29T17:01:49","slug":"die-urheberrechtliche-schutzfaehigkeit-von-kuenstlicher-intelligenz-am-beispiel-von-neuronalen-netzen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ecambria-experts.de\/it-sachverstaendiger\/die-urheberrechtliche-schutzfaehigkeit-von-kuenstlicher-intelligenz-am-beispiel-von-neuronalen-netzen","title":{"rendered":"Die urheberrechtliche Schutzf\u00e4higkeit von K\u00fcnstlicher Intelligenz am Beispiel von Neuronalen Netzen"},"content":{"rendered":"<p><em>Ehinger, Patrick \/ Stiemerling, Oliver:<\/em> \u201e<strong>Die urheberrechtliche Schutzf\u00e4higkeit von K\u00fcnstlicher Intelligenz am Beispiel von Neuronalen Netzen&#8220;<\/strong>, CR 2018, S.761-770<\/p>\n<h4><strong>Abstrakt<\/strong><\/h4>\n<p>Der Beitrag beschreibt zun\u00e4chst in einem technischen Teil anhand des Deep-Learning-Systems \u201cTensorflow\u201c der Firma Google zusammen mit der KI-Programmierumgebung \u201cKeras\u201c die wesentlichen T\u00e4tigkeiten und Ergebnisobjekte bei der Erstellung einer K\u00fcnstlichen Intelligenz. Dann werden die einzelnen, aus wirtschaftlich-technischer Sicht relevanten Schutzgegenst\u00e4nde identifiziert. Im nachfolgenden rechtlichen Teil werden die Schutzm\u00f6glichkeiten unter aktueller Gesetzeslage und Rechtsprechung vorgestellt. Im abschlie\u00dfenden Fazit werden Schutzl\u00fccken und ggf. notwendige regulatorische Erg\u00e4nzungen diskutiert.<\/p>\n<p>Der vollst\u00e4ndige Beitrag ist beim <a title=\"Otto Schmidt CR\" href=\"http:\/\/www.computerundrecht.de\" target=\"_blank\">Otto-Schmidt Verlag<\/a> in K\u00f6ln erh\u00e4ltlich.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ehinger, Patrick \/ Stiemerling, Oliver: \u201eDie urheberrechtliche Schutzf\u00e4higkeit von K\u00fcnstlicher Intelligenz am Beispiel von Neuronalen Netzen&#8220;, CR 2018, S.761-770 Abstrakt Der Beitrag beschreibt zun\u00e4chst in einem technischen Teil anhand des Deep-Learning-Systems \u201cTensorflow\u201c der Firma Google zusammen mit der KI-Programmierumgebung \u201cKeras\u201c die wesentlichen T\u00e4tigkeiten und Ergebnisobjekte bei der Erstellung einer K\u00fcnstlichen&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-1104","page","type-page","status-publish","hentry"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.4 - 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