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Adv. Ishaan D. Joshi: Criminal Justice
in the Age of Algorithms

Criminal Justice in the Age of Algorithms

Prediction, Punishment, and the Limits of Delegated Judgment

Essentials

essentials plus online course

Wissen wird zum Erfolgsfaktor, wenn es im richtigen Moment verfügbar, verständlich und nutzbar ist. Dieses Buch mit Online-Kurs zeigt praxisnah, wie Organisationen ihr Wissen mit künstlicher Intelligenz (KI) systematisch organisieren, sichern und für Menschen wie KI-Anwendungen erschließen können.
Im Zentrum stehen generative KI, RAG-Systeme, KI-Agenten und die Worksphere Map als Werkzeug, um Arbeitsgebiete, Wissensflüsse, Rollen, Prozesse und Quellen sichtbar zu machen. Daraus entstehen strukturierte Wissenselemente für bessere Zusammenarbeit, schnellere Einarbeitung, Wissenstransfer und verantwortungsvolle KI-Nutzung. Den Zugang zum Online-Kurs finden Sie direkt im Buch.
Der Inhalt
<ul>
<li>Wissensorganisation als Grundlage für Lernen, Handlungsfähigkeit und Wertschöpfung</li>
<li>KI als kognitives Exoskelett der Wissensarbeit</li>
<li>RAG, KI-Agenten und KI-gestützte Wissenssysteme</li>
<li>Worksphere Map, Wissensflüsse und Wissenselemente</li>
<li>Governance, Datenschutz, Qualitätssicherung und Reifegradmodell</li>
<li>Praxisbeispiele, Wissenstransfer und Einführung KI-fähiger Wissensplattformen</li>
</ul>
Die Autoren
Benno Ackermann ist Geschäftsführer der Wissenstransfer GmbH, Berater und Dozent für Wissensmanagement, Wissenstransfer und Organisationsentwicklung.
Prof. Dr. Oliver Krancher forscht und lehrt zu Wissensmanagement, Digitalisierung, KI-Governance und Mensch-KI-Zusammenarbeit.
Prof. Dr. Klaus North ist ein profilierter Experte für Wissensmanagement, wissensorientierte Unternehmensführung und organisationales Lernen.
Gemeinsam verbinden die Autoren wissenschaftliche Erkenntnisse mit Praxiserfahrung und zeigen Wege zu einer wirksamen, KI-gestützten Wissensorganisation.
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Wissen wird zum Erfolgsfaktor, wenn es im richtigen Moment verfügbar, verständlich und nutzbar ist. Dieses Buch mit Online-Kurs zeigt praxisnah, wie Organisationen ihr Wissen mit künstlicher Intelligenz (KI) systematisch organisieren, sichern und für Menschen wie KI-Anwendungen erschließen können.Im Zentrum stehen generative KI, RAG-Systeme, KI-Agenten und die Worksphere Map als Werkzeug, um Arbeitsgebiete, Wissensflüsse, Rollen, Prozesse und Quellen sichtbar zu machen. Daraus entstehen strukturierte Wissenselemente für bessere Zusammenarbeit, schnellere Einarbeitung, Wissenstransfer und verantwortungsvolle KI-Nutzung. Den Zugang zum Online-Kurs finden Sie direkt im Buch.Der Inhalt<ul><li>Wissensorganisation als Grundlage für Lernen, Handlungsfähigkeit und Wertschöpfung</li><li>KI als kognitives Exoskelett der Wissensarbeit</li><li>RAG, KI-Agenten und KI-gestützte Wissenssysteme</li><li>Worksphere Map, Wissensflüsse und Wissenselemente</li><li>Governance, Datenschutz, Qualitätssicherung und Reifegradmodell</li><li>Praxisbeispiele, Wissenstransfer und Einführung KI-fähiger Wissensplattformen</li></ul>Die AutorenBenno Ackermann
 ist Geschäftsführer der Wissenstransfer GmbH, Berater und Dozent für Wissensmanagement, Wissenstransfer und Organisationsentwicklung.
 Prof. Dr. Oliver Krancher
 forscht und lehrt zu Wissensmanagement, Digitalisierung, KI-Governance und Mensch-KI-Zusammenarbeit.
 Prof. Dr. Klaus North 
 ist ein profilierter Experte für Wissensmanagement, wissensorientierte Unternehmensführung und organisationales Lernen.
 Gemeinsam verbinden die Autoren wissenschaftliche Erkenntnisse mit Praxiserfahrung und zeigen Wege zu einer wirksamen, KI-gestützten Wissensorganisation.&nbsp;

Strategien, Methoden und Werkzeuge für die wissensbasierte Organisation von morgen

Erfolgreiche Wissensorganisation mit KI und Worksphere Map

Routledge Studies in Accounting

Implications for Practice, Education, and Research

Generative AI and Agentic Systems in Accounting

Studies in National Governance and Emerging Technologies

This book examines how artificial intelligence systems and their applications in security and defence are entangled with governance and policy processes in the EU. Combining concepts and insights from (critical) security studies and science and technology studies, it argues that behind the various AI-related policy initiatives in the EU are particular narratives on security and defence based on European fears of technological innovation and strategic gaps. In this respect, the book casts light on how such beliefs have become increasingly instrumentalized in the European governance dynamics, and subsequently embedded in successive policy initiatives and security and defence research programmes. It challenges conventional understandings of AI technologies as mere security and defence-enabling instruments, by providing a conceptually driven analysis of how certain visions of AI help govern and control one of the most dynamic emergent socio-technical fields. The book will appeal to all those interested in artificial intelligence, security studies, technology and European governance.&nbsp;
 
 Raluca Csernatoni is a Research Fellow at Carnegie Europe, where she works on the nexus between European defence and emerging technologies. She is also Guest Professor at the Centre for Security, Diplomacy and Strategy (CSDS), Vrije Universiteit Brussel, Belgium, and Visiting Faculty in the Department of International Relations, Central European University, Austria.

This book examines how artificial intelligence systems and their applications in security and defence are entangled with governance and policy processes in the EU. Combining concepts and insights from (critical) security studies and science and technology studies, it argues that behind the various AI-related policy initiatives in the EU are particular narratives on security and defence based on European fears of technological innovation and strategic gaps. In this respect, the book casts light on how such beliefs have become increasingly instrumentalized in the European governance dynamics, and subsequently embedded in successive policy initiatives and security and defence research programmes. It challenges conventional understandings of AI technologies as mere security and defence-enabling instruments, by providing a conceptually driven analysis of how certain visions of AI help govern and control one of the most dynamic emergent socio-technical fields. The book will appeal to all those interested in artificial intelligence, security studies, technology and European governance.&nbsp;

Artificial Security and the Politics of Hype in the EU

Emerging Trends in Science, Innovation and Business

"Federated Learning Applications in Healthcare: Empowering Wellness" is an ambitious and timely endeavor aimed at providing a comprehensive exploration of the intersection between federated learning and healthcare.Federated learning, a decentralized machine learning approach that enables model training across multiple devices or institutions without centralized data sharing, holds immense promise for revolutionizing healthcare by facilitating collaboration, preserving patient privacy, and improving healthcare outcomes. This book aims to unravel the complexities of federated learning and demonstrate its transformative potential in various healthcare applications. Through a combination of theoretical insights, practical guidelines, case studies, and real-world examples, the book aims to empower readers to harness the potential of federated learning to address pressing healthcare challenges effectively.Whether readers are healthcare professionals seeking to leverage data-driven approaches to improve patient care, researchers exploring innovative solutions at the intersection of machine learning and healthcare, policymakers grappling with regulatory and ethical considerations, or technologists developing cutting-edge healthcare solutions, this book serves as a valuable resource for understanding, implementing, and advancing federated learning in healthcare.

Empowering Wellness

Federated Learning Applications in Healthcare

Cambridge Studies on Governing Knowledge Commons

Governing Educational Technology in Schools and Universities

Risk, Governance and Society

From Data Analytics to Global Risk Governance

Evolution of Anomaly Detection

The Fight for the Future of Work

We Are Not Machines

International Series in Operations Research & Management Science

This book presents a rigorous, practitioner-ready framework for determining when interventional causal claims can be validly drawn from observational data. By integrating potential outcomes (PO), structural causal models (SCMs), directed acyclic graphs (DAGs), quasi-experimental and longitudinal designs, information-theoretic approaches, and modern machine-learning methods with decision-analytic principles, it identifies necessary conditions for each step of the causal inference process, from defining estimands and identifying causal effects to study design, measurement, estimation, interpretation, robustness, and external validity. The framework is operationalized through practical checklists, tables, diagnostic and falsification tests, and AI-assisted tools, making it accessible across fields such as epidemiology, environmental and occupational health, and regulatory risk analysis. Designed to meet the needs of professionals making high-stakes decisions based on nonexperimental data, the book addresses the lack of clear, testable criteria for credible causal inference. Real-world examples throughout the book illustrate diagnostics, falsification tests, and robustness checks, linking evidence directly to decision-making. Bridging multiple causal frameworks and modern machine-learning methods, it equips readers to assess when data support cause-and-effect conclusions, supporting more responsible, evidence-based policy and risk management.The book offers health risk analysts, epidemiologists, and policy professionals a practical guide to valid causal inference from observational data. It is also ideal for graduate students and workshop participants in data science, decision analysis, risk analysis, and AI/ML applications.

Criminal Justice in the Age of Algorithms

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