Blockchain und maschinelles Lernen

1. Front Matter

   Pages I-VII

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2. Einleitung

   • Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon

   Pages 1-2

3. Die Blockchain-Technologie

   • Sigurd Schacht

   Pages 3-87

4. Grundzüge des maschinellen Lernens

   • Carsten Lanquillon

   Pages 89-142

5. Blockchain und maschinelles Lernen – Ein Literaturüberblick

   • Jerome Tagliaferri

   Pages 143-166

6. Der Analytics-Marktplatz

   • Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht

   Pages 167-193

7. DLT im Energiesektor – Wie blockchainbasierte Werkzeuge und maschinelles Lernen ein dekarbonisiertes Energiesystem möglich machen

   • Thomas Brenner

   Pages 195-216

8. Back Matter

   Pages 217-220

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Durch Bitcoin wurde die Blockchain als zugrundeliegende Technologie bekannt. Sie zählt zu den Distributed-Ledger-Technologien, die zukünftig viele Bereiche des wirtschaftlichen Handels beeinflussen werden. So bergen dezentrale autonome Anwendungen enormes Potenzial, nicht nur Prozesse, sondern auch Vertragsabstimmungen zu automatisieren. Beispielsweise kann ein automatisiertes wirtschaftliches Handeln zwischen Maschinen ermöglicht werden. Um einen derart hohen Automatisierungsgrad zu erreichen, müssen datenbasierte Entscheidungen autonom – ohne menschliches Zutun – getroffen werden. Maschinelle Lernverfahren können dabei eine zentrale Komponente bei der Entscheidungsfindung einnehmen. Das Buch stellt erstmalig die komplementären Themengebiete Distributed-Ledger-Technologie und maschinelles Lernen gegenüber und zeigt auf, welches Potenzial freigesetzt werden kann, wenn beide Technologien zielführend miteinander verbunden werden. Das Buch ist eine unverzichtbare Lektüre für diejenigen, die sich tiefgreifendes Wissen in der Kombination beider Themengebiete aufbauen wollen, indem einerseits die theoretischen Grundlagen und andererseits auch mögliche Anwendungsszenarien dargestellt werden.

• Blockchain
• Machine Learning
• Deep Learning
• Distriputed Ledger
• Smart Contracts
• Ethereum
• Big Data
• Smart Data
• Trusted Data
• Decentralizes Organizations

• Hochschule Heilbronn, Heilbronn, Germany

  Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon

Sigurd Schacht beschäftigt sich seit mehr als zehn Jahren in Theorie und Praxis mit betriebswirtschaftlichen Datenanalysen und der Prüfung von SAP-Systemen. Seit drei Jahren beschäftigt er sich in Forschung und Lehre zusätzlich mit der Distributed-Ledger-Technologie.

Carsten Lanquillon beantwortet seit mehr als 20 Jahren unternehmerische Fragestellungen erfolgreich mit Hilfe maschineller Lernverfahren.


Im Data Science Lab an der Hochschule Heilbronn erforschen und transferieren die beiden Professoren Big-Data- und Blockchain-Technologien zur Steigerung des Unternehmenswertes.

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