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Alferink B: Programmierung mit SCL und
dem TIA Portal

Programmierung mit SCL und dem TIA Portal

Einführung in die SPS-Programmierung mit S7-1500 und S7-1200

Anhand der Programmiersprache Python vermittelt dieses Buch die theoretischen und methodischen Grundlagen der Ökonometrie. Python ist bestens für AnfängerInnen geeignet und besitzt leistungsstarke Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib, mit denen Datenbestände verwaltet bzw. bearbeitet und in Form aussagefähiger Grafiken dargestellt werden können. Mit der Bibliothek Statsmodels stehen effiziente Methoden für die Analyse und Auswertung von statistischen Daten als auch für die Regressionsanalyse zur Verfügung. LeserInnen benötigen keine fundierten Kenntnisse in der Programmierung, da die Kommandos in der Regel einen parametergesteuerten Zugriff auf die Methoden erlauben. Angesichts der Dominanz von Python in den Bereichen Data Science und KI ist die Wahl dieser Sprache eine zukunftssichere Entscheidung für die ökonometrische Analyse. Ergänzend zum Buch werden alle Python-Skripte und Datensätze auf SpringerLink zum Download bereitgestellt, um die direkte Umsetzung der Verfahren zu ermöglichen.Der Inhalt<ul><li>Die Grundlagen der Programmiersprache Python</li><li>Einführung in Pandas, NumPy und Matplotlib</li><li>Datenverarbeitung mit Pandas DataFrames</li><li>Datenvisualisierung mit Matplotlib</li><li>Deskriptive Statistik und statistische Grundlagen</li><li>Regressionsanalyse von Querschnittsdaten</li><li>Spezifikationstests und Modellvalidierung</li><li>Dynamische Regressionsmodelle für Zeitreihen</li><li>Regressionsanalyse von Paneldaten</li><li>Matrixbearbeitung mit Python</li><li>Kompakte Regressionsanalyse mittels Matrixalgebra</li></ul>Der AutorJürgen Malitte
 war beruflich in der IT- und Methodenberatung von Unternehmen sowie als Organisationsprogrammierer tätig und unterrichtet Mathematik/Statistik und Programmiersprachen in verschiedenen Bildungseinrichtungen.

Anhand der Programmiersprache Python vermittelt dieses Buch die theoretischen und methodischen Grundlagen der Ökonometrie. Python ist bestens für AnfängerInnen geeignet und besitzt leistungsstarke Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib, mit denen Datenbestände verwaltet bzw. bearbeitet und in Form aussagefähiger Grafiken dargestellt werden können. Mit der Bibliothek Statsmodels stehen effiziente Methoden für die Analyse und Auswertung von statistischen Daten als auch für die Regressionsanalyse zur Verfügung. LeserInnen benötigen keine fundierten Kenntnisse in der Programmierung, da die Kommandos in der Regel einen parametergesteuerten Zugriff auf die Methoden erlauben. Angesichts der Dominanz von Python in den Bereichen Data Science und KI ist die Wahl dieser Sprache eine zukunftssichere Entscheidung für die ökonometrische Analyse. Ergänzend zum Buch werden alle Python-Skripte und Datensätze auf SpringerLink zum Download bereitgestellt, um die direkte Umsetzung der Verfahren zu ermöglichen.

Eine Einführung mit praktischen softwaregestützten Beispielen

Ökonometrie verstehen und anwenden mit Python

Heart Gear

Nach seinem überragenden Sieg gegen eine Vielzahl von Widersachern trifft Chrome als Nächstes auf die bisher unbezwungene Hildr und es entbrennt ein Kampf der Prinzipien. Roue, immer noch abgeschottet und eingesperrt, hat sich derweil versehentlich vor dem aufmüpfigen Kamera-Gear Rock entlarvt. Dank der ständigen Live-Übertragung ahnt nun auch General Wodan, dass es sich bei Chromes Gefährtin um einen Menschen handelt, und fasst einen neuen Plan ...

Nach seinem überragenden Sieg gegen eine Vielzahl von Widersachern trifft Chrome als Nächstes auf die bisher unbezwungene Hildr und es entbrennt ein Kampf der Prinzipien. Roue, immer noch abgeschottet und eingesperrt, hat sich derweil versehentlich vor dem aufmüpfigen Kamera-Gear Rock entlarvt. Dank der ständigen Live-Übertragung ahnt nun auch General Wodan, dass es sich bei Chromes Gefährtin um einen Menschen handelt, und fasst einen neuen Plan …

postapokalyptische Sci-Fi Action | Androide und Kampfroboter | the last girl on earth

Heart Gear – Band 3

Machine learning has become an essential component of modern business analytics -- driving insights, optimizing operations, and supporting strategic, data-informed decisions. This textbook offers a hands-on and accessible introduction to applying machine learning in business settings using R, with a strong emphasis on the tidy ecosystem. Key packages such as tidyverse, tidymodels, and tidytext provide a cohesive and efficient framework for data analysis, modeling, and communication.Balancing theoretical foundations with applied practice, the book introduces mathematical ideas in a clear, intuitive manner, always anchored in realistic business scenarios. Suitable for the classroom and independent research, readers will gain the confidence and tools to apply the tidy ecosystem effectively, from data preparation to modeling to interpretation, enabling reproducible, interpretable, and impactful analytics in dynamic business environments.Bowei Chen
 is a Professor of Business Analytics and Artificial Intelligence at the Adam Smith Business School, University of Glasgow, UK, and the Founding Programme Director of the MSc in Business Analytics programme. He received his PhD in Computer Science from the University College London. His research interests include business analytics, artificial intelligence, machine learning, and data science applications in management, finance, and the social sciences. He has published in leading academic conferences, journals, and books in these fields, and has undertaken international research collaborations and academic appointments across different institutions.
 Tianyuan Huang
 is a Lecturer of Data Science and Big Data Technologies at the School of Data Science, Zhejiang University of Finance &amp; Economics, China. He earned his PhD from Fudan University and has authored three R programming books in China. His current research mainly focuses on quantitative science studies, and he is also dedicated to leveraging data science to rapidly build domain expertise and advance scientific knowledge discovery. In addition to his publications, he supports the R community by maintaining several CRAN packages, such as akc for automated knowledge classification and tidyfst for efficient tidy data manipulation.

Machine learning has become an essential component of modern business analytics -- driving insights, optimizing operations, and supporting strategic, data-informed decisions. This textbook offers a hands-on and accessible introduction to applying machine learning in business settings using R, with a strong emphasis on the tidy ecosystem. Key packages such as tidyverse, tidymodels, and tidytext provide a cohesive and efficient framework for data analysis, modeling, and communication.Balancing theoretical foundations with applied practice, the book introduces mathematical ideas in a clear, intuitive manner, always anchored in realistic business scenarios. Suitable for the classroom and independent research, readers will gain the confidence and tools to apply the tidy ecosystem effectively, from data preparation to modeling to interpretation, enabling reproducible, interpretable, and impactful analytics in dynamic business environments.

A Tidy Approach

Business Analytics with R

Essentials

DevOps ist in vielen Startups, aber auch in großen Konzernen erfolgreich. Dieses Buch vermittelt in der 2. Auflage das Wichtigste, was man dazu wissen muss: Kurz &amp; knackig, dabei aber auch fundiert und informativ.&nbsp; Die voranschreitende Digitalisierung von Organisationen erzwingt neue Herangehensweisen. Agilität ist dabei in aller Munde. Eines der wirksamsten Werkzeuge, um diese Agilität in der IT umzusetzen ist DevOps. DevOps definiert das Zusammenspiel von IT-Entwicklung, IT-Betrieb und Kunden mit Hilfe von Kultur, Werkzeugen und Prozessen. Das Buch wendet sich an Führungskräfte, Projektleiter und IT-Praktiker in Unternehmen, aber auch an Akademiker und Studierende aus dem Hochschulbereich.
Der Inhalt
·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Was ist DevOps?
·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Aktivitäten von DevOps: von der Planung bis zum IT-Betrieb
·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Kulturelle, organisationale und kommunikative Aspekte
·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Wie führt man DevOps in Unternehmen ein?
·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Kritik an DevOps
Die Autoren
Jürgen Halstenberg ist als Berater und Trainer bei der Maxpert GmbH seit vielen Jahren Teil der DevOps-Community in Deutschland
Dr.&nbsp;Bernd Pfitzinger ist People Lead bei der Toll Collect GmbH, Buchautor und Autor zahlreicher Veröffentlichungen
Dr. Thomas Jestädt ist IT-Manager, Buchautor und Lehrbeauftragter an der Technischen Universität Berlin.
Der Autoren sind DevOps-Master und beschäftigen sich seit vielen Jahren mit DevOps sowie der Optimierung von IT-Services zum Nutzen der Kunden.

DevOps, eine Zusammensetzung aus den Begriffen 
 Dev
 elopment und IT 
 Op
 erations, ist ein Ansatz, der in vielen Start-ups, aber auch in großen Konzernen erfolgreich ist. DevOps definiert das Zusammenspiel von IT-Entwicklung, IT-Betrieb und dem Kunden mithilfe von Kultur, Werkzeugen und Prozessen neu. Dieses 
 essential
 vermittelt das Wichtigste, was man dazu wissen muss.
 Die&nbsp;Autoren sind DevOps-Master und beschäftigen sich seit vielen Jahren mit DevOps sowie der Optimierung von IT-Services.

Ein Überblick

DevOps

Einfach visuell programmierenBauen Sie komplexe Schaltungen auf, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben - Node-RED macht es möglich. Mit dem visuellen Programmierkonzept erstellen Sie Flows und Logiken, die Ihre Projekte steuern. Udo Brandes stellt Ihnen dazu in diesem Handbuch alle Nodes vor und zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Anforderungen übersichtlich modellieren und passende Dashboards erstellen. So lesen Sie im Handumdrehen automatisiert Sensoren aus, speichern Messwerte ab oder teilen Daten über das Netzwerk mit anderen Systemen.<ul><li>Von den Grundlagen bis zum fertigen Dashboard</li><li>Steuerungen und Logik visuell programmieren</li><li>Daten in der Heimautomation, in Maker- &amp; IoT-Projekten verarbeiten</li></ul> Aus dem Inhalt:<ul><li>Installation und Grundlagen</li><li>Das zentrale Tool: Der Node-RED-Editor</li><li>Die Basics: Nodes und Flows</li><li>Das Dashboard von Node-RED</li><li>Funktionen programmieren</li><li>Grundlagenwissen für JavaScript, Node.js und gutes Programmieren</li><li>Daten abrufen und speichern</li><li>Datenaustausch über MQTT und TCP/IP</li><li>Hacks: Fortgeschrittene Nodes nutzen</li><li>Appsteuerung und externe Anbindung</li><li>Eigene Nodes entwickeln</li><li>Mikrocontroller ansteuern</li></ul>

Einfach visuell programmieren
 
 Bauen Sie komplexe Schaltungen auf, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben – Node-RED macht es möglich. Mit dem 
 visuellen Programmierkonzept
 erstellen Sie Flows und Logiken, die Ihre Projekte steuern. Udo Brandes stellt Ihnen dazu in diesem Handbuch alle Nodes vor und zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Anforderungen übersichtlich modellieren und 
 passende Dashboards
 erstellen. So lesen Sie im Handumdrehen automatisiert Sensoren aus, speichern Messwerte ab oder teilen Daten über das Netzwerk mit anderen Systemen.
 <ul><li>Von den Grundlagen bis zum fertigen Dashboard</li><li>Steuerungen und Logik visuell programmieren</li><li>Daten in der Heimautomation, in Maker- &amp; IoT-Projekten verarbeiten</li></ul>Aus dem Inhalt:<ul><li>Installation und Grundlagen</li><li>Das zentrale Tool: Der Node-RED-Editor</li><li>Die Basics: Nodes und Flows</li><li>Das Dashboard von Node-RED</li><li>Funktionen programmieren</li><li>Grundlagenwissen für JavaScript, Node.js und gutes Programmieren</li><li>Daten abrufen und speichern</li><li>Datenaustausch über MQTT und TCP/IP</li><li>Hacks: Fortgeschrittene Nodes nutzen</li><li>Appsteuerung und externe Anbindung</li><li>Eigene Nodes entwickeln</li><li>Mikrocontroller ansteuern</li></ul>

Das umfassende Handbuch

Node-RED

Learn the basics of web development using Axum, the popular Rust-based web development framework, and build a chatting app which is ready to deploy. This book will be an invaluable introduction to Axum and how to use it develop the backend and server along with a wide range of associated tools like WebSocket and SeaORM. 
 The book begins with an introduction to the Rust programming language and server development and then goes on to explore the basics of Axum. This is followed by detailed instructions on how to set up a server using Axum. The book then guides you through connecting to a database using SeaORM. After you have connected your backend to a database, you will learn about Tower Middleware and how to use it to create a JWT authentication layer for your application. The next portion of the book will instruct you in the use of WebSocket and how to implement concurrent WebSocket connections. The final chapter ties all the theories and examples of the preceding chapters together and helps you in building the capstone project of your own chatting app, putting all the skills you have learnt through the book to the test.
 
 This book is the book you will need if you want to get started on Axum. It is packed full of useful tips and step-by-step instructions. In addition to the theoretical information, the chapters are supplemented by real-life examples of the use of the concepts as well as quizzes that you can use to test your understanding. By the end of the book you will not only have gained competence in Axum, but you will have gained confidence in using it for actual projects.
 
 You Will Learn To:
 <ul><li>Use Axum to create the backend server for your own applications</li><li>How to use SeaORM, which is also written in Rust, and Postgres for database layer of the server application</li><li>Implement Axum in real-world scenarios</li></ul>&nbsp;

Learn the basics of web development using Axum, the popular Rust-based web development framework, and build a chatting app which is ready to deploy. This book will be an invaluable introduction to Axum and how to use it develop the backend and server along with a wide range of associated tools like WebSocket and SeaORM.The book begins with an introduction to the Rust programming language and server development and then goes on to explore the basics of Axum. This is followed by detailed instructions on how to set up a server using Axum. The book then guides you through connecting to a database using SeaORM. After you have connected your backend to a database, you will learn about Tower Middleware and how to use it to create a JWT authentication layer for your application. The next portion of the book will instruct you in the use of WebSocket and how to implement concurrent WebSocket connections. The final chapter ties all the theories and examples of the preceding chapters together and helps you in building the capstone project of your own chatting app, putting all the skills you have learnt through the book to the test.This book is the book you will need if you want to get started on Axum. It is packed full of useful tips and step-by-step instructions. In addition to the theoretical information, the chapters are supplemented by real-life examples of the use of the concepts as well as quizzes that you can use to test your understanding. By the end of the book you will not only have gained competence in Axum, but you will have gained confidence in using it for actual projects.You Will Learn To:<ul><li>Use Axum to create the backend server for your own applications</li><li>How to use SeaORM, which is also written in Rust, and Postgres for database layer of the server application</li><li>Implement Axum in real-world scenarios</li></ul>This Book is ForBeginners with a basic grasp of Rust or intermediate web developers interested in expanding their knowledge of Axum

Learning Modern Web Development With Rust

Beginning Axum

Kreativschaffende haben heute mehr Ausdrucksmöglichkeiten als jemals zuvor - gleichzeitig wird die Darstellbarkeit der Welt mit zunehmender Komplexität und Nuancierung immer schwieriger. Was der Branche fehlt, sind nicht (noch mehr) Technik und Daten, sondern eine neue Art zu denken. Design Unlimited präsentiert eine explorative Denk- und Designmethode, die dynamische Identitäten und bedeutungsvolle Verbindungen zwischen Menschen und Marken erschafft.
Technik wird hier nicht mehr nur als Werkzeug begriffen, sondern als Partner, und die vielfältigen Phänomene unserer Umwelt zum treibenden Faktor von Gestaltung. Design wird zum co-kreativen Prozess zwischen Mensch, Maschine und Umwelt. Patrik Hübner und Larissa Lenze öffnen eine neue Dimension zwischen Idee, Story und Gestaltung, um grenzenlos zu denken, zu gestalten und Ungesehenes sichtbar zu machen.

In einer Welt, die von rasanten technologischen und gesellschaftlichen Veränderungen geprägt ist, ist es an der Zeit, Marketing und Design neu auszurichten. Doch wie viel Raum bleibt für echte Transformation in einer Branche, die von Geschwindigkeit, Effizienz und Unmittelbarkeit getrieben wird? 
Diese Publikation ist ein Leitfaden für Kreativschaffende, die ihren Platz in einer sich wandelnden Kreativlandschaft finden wollen. Sie greift die zentralen Themen der Branche auf und läutet eine neue Ära des Brandings ein – eine Ära, in der Storytelling, Markenidentität und generatives Design zusammenfinden.
Technologie wird dabei nicht länger nur als Werkzeug verstanden, sondern als Partner. Die vielfältigen Phänomene unserer Umwelt werden zum treibenden Faktor gestalterischer Prozesse. Design entwickelt sich zu einem ko-kreativen Zusammenspiel von Mensch, Maschine und Umwelt. Patrik Hübner und Larissa Lenze eröffnen eine neue Dimension zwischen Idee, Story und Gestaltung – mit dem Anspruch, grenzenlos zu denken, zu gestalten und das Ungesehene sichtbar zu machen.

Visual Communication and Storytelling with Generative Design and Data

Design Unlimited

This book is a hands-on guide designed to help readers understand, build, and deploy powerful AI solutions using Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentic systems, and intelligent chatbots.

Starting with the fundamentals—LLM architecture, tokenization, APIs, and fine-tuning—the book gradually builds toward complex, integrated systems. Readers will learn to implement RAG pipelines using vector databases like FAISS and Pinecone, develop autonomous AI agents that complete multi-step tasks, and create real-world chatbots that understand and adapt to user needs. The approach is project-driven: each chapter includes visual explanations, step-by-step code walkthroughs, and deployment-ready examples. From building a personal assistant that searches your notes to creating a scheduling agent, every project reinforces both technical skills and applied understanding. It emphasizes clarity, inclusivity, and real-world relevance—helping readers move confidently from basic understanding to complex applications.

Whether you're exploring Agentic AI or looking to build production-ready systems, this book gives you the tools to turn curiosity into capability—and innovation into impact.

What you will learn:

Build intelligent chatbots and tools using LLMs like GPT, LLaMA, and Mistral with guided development steps.

Combine LLMs with vector databases like FAISS and Pinecone to create accurate, context-aware AI systems.

Design AI agents capable of planning and executing complex workflows for automation and decision-making.

Apply prompt engineering, memory, and multimodal tools to build real-world AI apps for your project portfolio.




Who this book is for:

Machine Learning engineers, data scientists, and AI professionals interested in learning how to build real-world AI systems using Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agentic AI, and intelligent chatbots.

This book is a hands-on guide designed to help readers understand, build, and deploy powerful AI solutions using Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), agentic systems, and intelligent chatbots.Starting with the fundamentals—LLM architecture, tokenization, APIs, and fine-tuning—the book gradually builds toward complex, integrated systems. Readers will learn to implement RAG pipelines using vector databases like FAISS and Pinecone, develop autonomous AI agents that complete multi-step tasks, and create real-world chatbots that understand and adapt to user needs. The approach is project-driven: each chapter includes visual explanations, step-by-step code walkthroughs, and deployment-ready examples. From building a personal assistant that searches your notes to creating a scheduling agent, every project reinforces both technical skills and applied understanding. It emphasizes clarity, inclusivity, and real-world relevance—helping readers move confidently from basic understanding to complex applications.Whether you're exploring Agentic AI or looking to build production-ready systems, this book gives you the tools to turn curiosity into capability—and innovation into impact.What you will learn:<ul><li>Build intelligent chatbots and tools using open-source LLMs like GPT, LLaMA, and Mistral with guided deployment steps.</li><li>Combine LLMs with vector databases like FAISS and Pinecone to create accurate, context-aware AI systems.</li><li>Design AI agents capable of planning and executing complex workflows for automation and decision-making.</li><li>Apply prompt engineering, memory, and multimodal tools to build real-world AI apps for your project portfolio.</li></ul>Who this book is for:Machine Learning engineers, data scientists, and AI professionals interested in learning how to build real-world AI systems using Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agentic AI, and intelligent chatbots.

Architectures, Applications, and Real-World Deployments of Large Language Models

Mastering Large Language Models

This book is a practical, end-to-end guide for engineers and practitioners who want to move beyond prototypes and confidently deploy machine learning and large language model solutions in real-world environments.This book guides through the entire modern machine learning lifecycle. You’ll start with foundations using NumPy, Pandas, and PyArrow for data pipelines, then build solid baselines with scikit-learn. From there, you advance into deep learning with PyTorch, transformers, and LLM adaptation techniques such as LoRA and QLoRA. You’ll explore diffusion and multimodal models, and learn to build retrieval-augmented generation systems with FAISS and pgvector. Practical chapters cover agents, tool use, evaluation frameworks, observability, and responsible AI practices including privacy, safety, and governance. Finally, you’ll master deployment techniques using FastAPI, Ray Serve, TorchServe, and cutting-edge LLM serving engines like vLLM and TGI. Each concept is paired with clear code examples, testing patterns, and operational checklists. Instead of one-off tricks, you’ll adopt repeatable workflows: schema-first tooling, reproducible training pipelines, evaluation with golden datasets, and secure production rollouts with monitoring and compliance checkpoints.In the end, this book helps you build systems that are robust, auditable, and optimized—whether you're deploying your first model or managing complex enterprise workloads. For engineers who want to ship AI confidently and responsibly, this is your practical playbook for the GenAI era.What you will learn:Implement modern AI models including transformers, diffusion, multimodal, recommenders, and RL using practical PyTorch examples.Fine tune and serve LLMs with LoRA/QLoRA, quantization, RAG, tool calling, structured prompts, and robust evaluation techniques.Design agentic AI systems with memory, planning, safe tool execution, multi agent patterns, and autonomy evaluation frameworks.Deploy and run production grade AI with MLOps/LLMOps covering serving, performance tuning, monitoring, cost control, compliance, and edge deployments.Who this book is for:This book is designed for practicing machine learning and AI engineers, software engineers moving into applied AI, data scientists building production systems, MLOps/LLMOps practitioners, and technical builders who want to go beyond demos and deploy real-world GenAI, LLM, and PyTorch-based systems at scale.&nbsp;

Practical Machine Learning and Agentic Workflows with Python and PyTorch

Building AI Systems with Python

De Gruyter Textbook

This book is a textbook about calculus of one variable. It contains proofs of all the theorems, propositions etc but also Python codes in order to solve many calculus problems. To produce these codes we use AI and show to the reader how to do that.&nbsp;
This book aims to supplement the existing bibliography concerning single-variable calculus. Material including Python code for both symbolic and approximate computations. Our goal is to appropriately use artificial intelligence to generate this code and demonstrate to students how this is approximately done. This book is extremely useful for first-year science students, their professors, and others.

This book is a textbook about calculus of one variable. It contains proofs of all the theorems, propositions etc but also Python codes in order to solve many calculus problems. To produce these codes we use AI and show to the reader how to do that.&nbsp;This book aims to supplement the existing bibliography concerning single-variable calculus. Material including Python code for both symbolic and approximate computations. Our goal is to appropriately use artificial intelligence to generate this code and demonstrate to students how this is approximately done. This book is extremely useful for first-year science students, their professors, and others.

with Python and AI

Calculus of One Variable

Roue und Chrome haben ein neues Ziel: Heaven Land. Auf der Suche nach Anhaltspunkten erhalten sie den Tipp, "Valhalla" anzusteuern - eine Arena, in der pausenlos Kampf-Gear aufeinandergehetzt wird. Roue ist nicht ganz wohl bei dem Gedanken, einen solch gefährlichen Ort aufzusuchen. Außerdem hat mittlerweile auch jemand ein Auge auf sie geworfen: Wraith, eine Androidin von kleiner Gestalt, doch mit viel Macht...

Roue und Chrome haben ein neues Ziel: Heaven Land. Auf der Suche nach Anhaltspunkten erhalten sie den Tipp, „Valhalla“ anzusteuern – eine Arena, in der pausenlos Kampf-Gear aufeinandergehetzt wird. Roue ist nicht ganz wohl bei dem Gedanken, einen solch gefährlichen Ort aufzusuchen. Außerdem hat mittlerweile auch jemand ein Auge auf sie geworfen: Wraith, eine Androidin von kleiner Gestalt, doch mit viel Macht…

Heart Gear – Band 2

Die Digitalisierung hinterlässt ihre Spuren im Recht, etwa in der Vertragsgestaltung, bei Fragen der Strafzumessung oder im Verwaltungshandeln und ist damit Gegenstand der juristischen Ausbildung. Ausgehend von einer begrifflichen Klärung erörtert das Lehrbuch anhand der drei großen Hauptrechtsgebiete (Öffentliches Recht, Zivilrecht und Strafrecht) die Schnittstellen, an denen Recht und Digitalisierung sich treffen, etwa

<li>Grundrechte mit Digitalisierungsbezug
</li><li>Fragen des Datenschutzes
</li><li>Digitalisierung des Verwaltungshandelns
</li><li>Automatisierter Vertragsschluss
</li><li>Digitale Inhalte und (Rechts-)Dienstleistungen
</li><li>Eigentum an Daten und digitalen Token
Strafrechtlicher Schuldbegriff und Straftatenahndung

Zahlreiche Beispiele sowie Wiederholungs- und Vertiefungsfragen am Ende eines jeden Kapitels erleichtern das Verständnis.
</li>

Die Digitalisierung hinterlässt ihre Spuren im Recht, etwa in der Vertragsgestaltung, bei Fragen der Strafzumessung oder im Verwaltungshandeln und ist damit Gegenstand der juristischen Ausbildung. Ausgehend von einer begrifflichen Klärung erörtert das Lehrbuch anhand der drei großen Hauptrechtsgebiete (Öffentliches Recht, Zivilrecht und Strafrecht) die Schnittstellen, an denen Recht und Digitalisierung sich treffen. 
Die 2. Auflage des rasch rezipierten Lehrbuchs widmet sich u.a.
der Geltung der KI-Verordnung, mit Auswirkungen auch für das Privatrecht, 
der Herausbildung internationaler Regeln zu Verträgen zwischen und mit KI (sog. UNCITRAL-Regelwerk), 
den Plänen der Bundesregierung, Regeln zu Smart Contracts zu erlassen (laut Koalitionsvertrag).

Recht der Digitalisierung

Programmierung mit SCL und dem TIA Portal

Weitere Titel zum Thema