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Machi­ne Lear­ning

22. September 2017 um 11:00 Uhr bis 12:30 Uhr

Refe­ren­ten: Jun.-Prof. Dr. Artus Krohn-Grim­berg­he, Ana­ly­ti­sche Infor­ma­ti­ons­sys­te­me und Busi­ness Intel­li­gence,
Uni­ver­si­tät Pader­born
Dr. Micha-Manu­el Bues, Lever­ton GmbH, Ber­lin
Prof. Dr. Georg Bor­ges, Insti­tut für Rechts­in­for­ma­tik, Uni­ver­si­tät des Saar­lan­des
Prof. Dr. Loui­sa Specht, Lehr­stuhl für Euro­päi­sches und Inter­na­tio­na­les Daten- und Infor­ma­ti­ons­recht,
Uni­ver­si­tät Pas­sau
Mode­ra­ti­on: Prof. Dr. Chris­toph Sor­ge, juris Stif­tungs­pro­fes­sur für Rechts­in­for­ma­tik und CISPA, Uni­ver­si­tät des Saar­lan­des
Jörn Erb­guth, Dipl. Infor­ma­ti­ker und Jurist, Bera­ter für Rechts­in­for­ma­tik­sys­te­me, Pro­mo­vend an der Uni­ver­si­tät Genf
zur Block­chain im Bereich Infor­ma­ti­on Sys­tem Sci­ence

Künst­li­che Intel­li­genz, Machi­ne Lear­ning bzw. Deep Lear­ning ermög­li­chen Sys­te­me, denen kei­ne kon­kre­ten Regeln vor­ge­ge­ben wer­den, son­dern die an Hand von Bei­spie­len ler­nen. Dies ermög­licht fas­zi­nie­ren­de Anwen­dun­gen wie z.B. das auto­no­me Fah­ren, erweckt jedoch auch Ängs­te, da die­se Sys­te­me schlech­ter kon­trol­lier­bar sind. Wir begin­nen mit einer Ein­füh­rung in die Funk­ti­ons­wei­se die­ser Tech­no­lo­gie. Dar­an folgt eine Dar­stel­lung zur Anwen­dung im juris­ti­schen Umfeld und schließ­lich eine juris­ti­sche Betrach­tung der Sys­te­me, die auf die­ser Tech­no­lo­gie beru­hen.

Maschi­nel­les Ler­nen – Ein­ord­nung, Über­sicht, Gren­zen und Mög­lich­kei­ten

Der Kurz­vor­trag ver­sucht die Grund­la­gen maschi­nel­len Ler­nens samt Mög­lich­kei­ten und Gren­zen die­ses sich der­zeit stark im Fokus der Öffent­lich­keit befind­li­chen For­schungs­ge­bie­tes dar­zu­stel­len. Dazu wer­den anschau­li­che Pra­xis­bei­spie­le ange­führt und auch ein kur­zer Aus­blick auf Anwen­dungs­mög­lich­kei­ten im rechts­wis­sen­schaft­li­chen Umfeld gege­ben. Zusätz­lich wird skiz­ziert war­um es nicht tri­vi­al ist, für Men­schen ver­ständ­lich zu erklä­ren, wor­an ein Algo­rith­mus sei­ne Vor­her­sa­gen fest­macht.

Jun.-Prof. Dr. Artus Krohn-Grim­berg­he ist Juni­or­pro­fes­sor für Ana­ly­ti­sche Infor­ma­ti­ons­sys­te­me & BI an der Uni­ver­si­tät Pader­born. Er ist wei­ter­hin Mit­grün­der zwei­er Star­tups im Bereich Pre­dic­tive Ana­ly­tics und Maschi­nel­les Ler­nen. Er beschäf­tigt sich mit der For­schung an Algo­rith­men für ver­schie­de­ne Machi­ne-Lear­ning-Anwen­dun­gen unter ande­rem in den Sek­to­ren Gesund­heit und Indus­trie.

Machi­ne Lear­ning in der juris­ti­schen Pra­xis

Herr Dr. Bues wird in sei­nem Vor­trag ins­be­son­de­re die prak­ti­schen Chan­cen Her­aus­for­de­run­gen des Ein­sat­zes von Machi­ne Lear­ning im Rechts­be­reich beleuch­ten. Im Rechts­be­reich wird Soft­ware, die auf Machi­ne Lear­ning Algo­rith­men beruht, zuneh­mend ein­ge­setzt. Hier­bei zei­gen sich ers­te „best prac­tices“ aber auch kon­kre­te Pro­ble­me und Gren­zen. In dem Vor­trag soll es neben einer Bestands­auf­nah­me dar­um gehen, die der­zei­ti­gen Leit­plan­ken von Machi­ne Lear­ning im Rechts­be­reich näher aus­zu­leuch­ten und auch einen Blick nach vor­ne zu wagen.

Dr. Micha-Manu­el Bues ist Geschäfts­füh­rer beim Legal-Tech- Unter­neh­men Lever­ton in Ber­lin. Von 2013 bis 2016 war er Anwalt bei der Kanz­lei Gleiss Lutz und dort spe­zia­li­siert auf die Berei­che Kar­tell­recht und Com­pli­an­ce. Er stu­dier­te Jura in Pas­sau, Bonn und Oxford.
Dr. Micha-Manu­el Bues beschäf­tigt sich als Mit­glied der Exe­cu­ti­ve Facul­ty der Buce­ri­us Law School seit meh­re­ren Jah­ren theo­re­tisch und prak­tisch mit der Schnitt­stel­le von Recht und Tech­no­lo­gie. Er betreibt zu den The­men Legal Tech, Legal Inno­va­ti­on & Legal Star­tups den größ­ten Blog (www.legal-tech- blog.de) im deutsch­spra­chi­gen Raum.

Rechts­fra­gen maschi­nel­len Ler­nens

Der Kurz­vor­trag gibt einen Ein­blick in recht­li­che Aspek­te des maschi­nel­len Ler­nens. Der Schwer­punkt liegt bei Pflich­ten und Ver­ant­wort­lich­kei­ten im Zusam­men­hang mit der Her­stel­lung, dem Ver­trieb und dem Betrei­ben selbst­ler­nen­der Sys­te­me.

Prof. Dr. Georg Bor­ges ist Inha­ber des Lehr­stuhls für Bür­ger­li­ches Recht, Rechts­in­for­ma­tik, deut­sches und inter­na­tio­na­les Wirt­schafts­recht sowie Rechts­theo­rie und geschäfts­füh­ren­der Direk­tor des Insti­tuts für Rechts­in­for­ma­tik an der Uni­ver­si­tät des Saar­lan­des; er war zudem Rich­ter am Ober­lan­des­ge­richt Hamm (2012 – 2015). Aktu­el­le For­schungs­schwer­punk­te lie­gen in Rechts­fra­gen auto­no­mer Sys­te­me, KI, Daten­schutz, IT-Sicher­heit, Indus­trie 4.0 und E‑Justice.

Impuls­vor­trag: Regu­lie­rung selbst­ler­nen­der, rechts­ge­schäfts­erset­zen­der Sys­te­me

Die Tech­nik erlaubt es zuneh­mend, rechts­ge­schäft­li­che Ver­ein­ba­run­gen durch algo­rith­mi­sier­te, selbst­ler­nen­de Diens­te zu erset­zen (z.B. Gesichts­er­ken­nung zur Ein­lass­kon­trol­le in Ein­kaufs­zen­tren). Die recht­li­che Regu­lie­rung sol­cher Diens­te wird dabei bis­her jedoch wenig bedacht. Der Tech­nik darf hier nicht mehr gestat­tet sein, als dem Rechts­ge­schäft. Tech­nik­re­gu­lie­rung ist daher den Vor­ga­ben rechts­ge­schäft­li­cher Regu­lie­rung zwin­gend anzu­pas­sen. Ein Nega­tiv­bei­spiel für Tech­nik­re­gu­lie­rung fin­det sich im Urhe­ber­recht, wo es tech­ni­schen Schutz­maß­nah­men expli­zit gestat­tet ist, auch sol­che Schran­ken­be­stim­mun­gen aus­zu­schlie­ßen, die durch Rechts­ge­schäft nicht oder nur ein­ge­schränkt abbe­dun­gen wer­den kön­nen.

Frau Prof. Dr. Loui­sa Specht ist seit Anfang des Jah­res Inha­be­rin des neu geschaf­fe­nen Lehr­stuhls für Euro­päi­sches und Inter­na­tio­na­les Daten- und Infor­ma­ti­ons­recht an der Uni­ver­si­tät Pas­sau. Zu ihren For­schungs­schwer­punk­ten zäh­len vor allem das Inter­net- und das Medi­en­recht, das Urhe­ber- und Kunst­ur­he­ber­recht, der Gewerb­li­che Rechts­schutz, das Bür­ger­li­che Recht sowie das Per­sön­lich­keits- und Daten­schutz­recht.

Details

Datum:
22. September 2017
Zeit:
11:00 Uhr bis 12:30 Uhr
Veranstaltungskategorien:
,

Veranstaltungsort

Hör­saal 0.19
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