Online-Ressource | |
Verfasst von: | Linhart, Andrea [VerfasserIn] |
Titel: | Information aus der Blackbox |
Titelzusatz: | zum Verhältnis von Transparenz und Geheimnisschutz am Beispiel künstlicher neuronaler Netze |
Werktitel: | Information künstlicher neuronaler Netze zwischen Geheimnisschutz und Transparenz |
Verf.angabe: | Andrea Linhart |
Verlagsort: | Trier |
Verlag: | Universität Trier |
Jahr: | 2023 |
Umfang: | 1 Online-Ressource (XII, 276 Seiten) |
Illustrationen: | Illustrationen, Diagramme |
Gesamttitel/Reihe: | digital | recht. Schriften zum Immaterialgüter-, IT-, Medien-, Daten- und Wettbewerbsrecht ; Band 13 |
Hochschulschrift: | Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin, 2023 |
ISBN: | 978-3-7584-0828-1 |
DOI: | doi:10.25353/ubtr-19bc-20e1-b58a |
URL: | kostenfrei: Resolving-System: https://doi.org/10.25353/ubtr-19bc-20e1-b58a |
kostenfrei: Resolving-System: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:385-2023092508 | |
Cover: https://digitalrecht-z.uni-trier.de/public/presses/1/submission_30_30_coverImage_de_DE.jpg | |
DOI: https://doi.org/10.25353/ubtr-19bc-20e1-b58a | |
URN: | urn:nbn:de:hbz:385-2023092508 |
Schlagwörter: | (g)Deutschland / (s)Künstliche Intelligenz / (s)Maschinelles Lernen / (s)Neuronales Netz / (s)Datenschutz |
Datenträger: | Online-Ressource |
Dokumenttyp: | Hochschulschrift |
Sprache: | ger |
K10plus-PPN: | 1873187335 |
Verknüpfungen: | → Übergeordnete Aufnahme |
Lokale URL UB: | Zum Volltext |