機械学習エンジニアのための知財＆契約ガイド
発売日：2020年7月
- ページ数
- １８９ｐ
- ISBN
- 978-4-274-22567-3
- 著者情報
- 渡辺 知晴（ワタナベ トモハル）
渡辺総合知的財産事務所代表、弁理士。２０１７年１２月から経済産業省「ＡＩ・データ契約ガイドライン検討会」作業部会構成員・同改定作業委員。北海道大学大学院、国立精神・神経医療研究センター、正林国際特許商標事務所などを経て現職。スタートアップ企業やＩＴ系企業などを中心に知的財産の側面から幅広い支援を行う
齊藤 友紀（サイトウ トモカズ）
法律事務所ＬＡＢ‐０１兼株式会社鹿島アントラーズ・エフ・シー（経営戦略担当、株式会社メルカリから出向）弁護士。２０１７年１２月から経済産業省「ＡＩ・データ契約ガイドライン検討会」委員・同作業部会構成員、２０１９年５月から同省・ＩＰＡ「データ利活用検討会」委員。ほかに、東京大学未来ビジョン研究センター客員研究員、株式会社博報堂ＤＹホールディングスフェロー、スタートアップ社外役員等。ＵＣバークレー大学院（ＭＰＰ）、パデュー大学大学院（ＭＳｃ ｉｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ）、株式会社Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ等を経て、現職
大堀 健太郎（オオホリ ケンタロウ）
法律事務所ＬＡＢ‐０１弁護士・弁理士。「農業分野におけるデータ契約ガイドライン検討会」（２０１８年１２月２６日ガイドライン策定）専門委員。ほかに、ＯＳＳコンソーシアム監事、上場企業の社外監査役等。弁護士登録前は、大学院において心理学を修め、システムエンジニアとして金融会社の国際系業務システム開発等を担当
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商品説明
機械学習エンジニアが知らないでは済まされない、知財と契約の基礎知識をコンパクトに、わかりやすく整理。
機械学習エンジニアが知らないでは済まされない知財と契約の基礎知識をコンパクトに、わかりやすく整理
本書は、エンジニア・研究者、学生を対象に、知らないでは済まされない機械学習にかかわる知財と契約の基礎知識をコンパクトに、わかりやすくまとめた書籍です。
GoogleやAppleの創業者がエンジニアであり、スタートアップ企業から始まっているように、いまや、そして特に機械学習に関連する分野では、エンジニア自身が知財活動や法務活動に積極的にかかわることが必要不可欠です。いいかえれば、何かことが起こればエンジニア自身が矢面に立たされたり、少なくとも責任の一端をとらされたりすることは避けられません。
本書は、このような背景を踏まえて、機械学習の研究開発に関連してエンジニアが知っておくべき法律的な考え方や知識を、主に実務的な観点を交えつつ、一から丁寧に解説しています。
※お届け日が変更になりました
7月22日→7月27日
目次
第１章 ＡＩ・データと法的な保護（特許法の目的
発明：特許法が保護する対象 ほか）
第２章 契約‐当事者のインセンティブのデザイン（契約とは
契約と言葉の定義について ほか）
第３章 ＡＩ・データと特許（ソフトウェア関連発明とは
ソフトウェア関連発明に関する審査ハンドブック ほか）
第４章 専門家とのコラボレーション（個々の特許出願書類におけるポイント
新規性の落とし穴、論文と明細書の違い ほか）
第５章 ＯＳＳと知的財産権（ソフトウェアの使用と利用
ＯＳＳのライセンスとは ほか）
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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