Cátedras de Empresa
- Cátedra Accenture de inteligencia analítica avanzada
- Cátedra Asturias Prevención
- Cátedra Caja Rural de Asturias de Industrias y Procesos Agroalimentarios
- Cátedra de Capacitación e Inmersión en Desarrollo Sostenible
- Cátedra de Emprendimiento Caja Rural de Asturias
- Cátedra CAJA RURAL de ASTURIAS de Desarrollo económico, social y territorial
- Cátedra Capgemini para la transformación digital sostenible
- Cátedra ‘CASTROALONSO' de Ciberseguridad y Entorno Digital
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- Cátedra DXC Technology / Universidad de Oviedo
- Cátedra Emilio Alarcos Llorach
- Cátedra EXCADE
- Cátedra HUNOSA
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- Cátedra Inetum en negocio TI y digitalización
- Cátedra de la Innovación en Asturias -GITPA
- Cátedra Institucional Fundación Ramón Areces de Distribución Comercial
- Cátedra MBA Institute de Investigación Médica y Biomédica
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- Cátedra Milla del Conocimiento: Gijón AZUL
- Cátedra Milla del Conocimiento: Gijón Smart Cities
- Cátedra Milla del Conocimiento: MEDIALAB
- Cátedra Milla del Conocimiento: Gijón Sostenibilidad
- Cátedra ONTIER de Redes Empresariales entre Asturias y Latinoamérica
- Cátedra Pasek Smart20
- Cátedra R3 PWM de Inversiones Financieras
- Cátedra Telecable de redes de nueva generación
- Cátedra Total Energies de analítica de datos e inteligencia artificial
- Cátedra SABADELL de Financias Sostenibles
- Cátedra SERESCO SAGE de Nuevos modelos de negocio basados en las Tecnologías de la Información
- Cátedra de la Sidra de Asturias
- Cátedra THIN5G
- Cátedra VACIERO de Transformación Empresarial y su marco jurídico-financiero
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Cátedra Movilidad TK Elevator
November 04, 2022
Resolución del Director Gerente de la Fundación Universidad de Oviedo, M.P., de fecha 3 de noviembre de 2022, por la que se adjudican los Premios a Trabajos Fin de Máster en el marco de la Cátedra de Movilidad TK Elevator, de la Universidad de Oviedo.
Podrán optar a estos premios alumnas y alumnos de la Universidad de Oviedo que hayan presentado su TFM durante el curso académico 2021-2022 en alguno de los Másteres Universitarios impartidos en dicha universidad.
El trabajo deberá estar relacionado con alguna de las siguientes temáticas:
- Inteligencia Artificial (AI), Aprendizaje Automático (ML) y Aprendizaje Profundo (DL), incluyendo sistemas embebidos (Micro AI, Tiny ML), Tensor Flow, IoT on the Edge.
- Algoritmos y modelos de reconocimiento de patrones, de mantenimiento predictivo, pre-procesamiento y procesamiento de señales para Inteligencia Artificial.
- Visión Artificial, sensores LIDAR, reconocimiento de gestos, reconocimiento de voz (reconocimiento biométrico y speech to text).
- Industria 4.0: digitalización y sensorización de procesos productivos. Análisis de datos (Big Data) y procesamiento cloud (especialmente MS Azure).
- Desarrollo y testeo de SW (programación de microcontroladores en C, C++ y PLCs) y herramientas de gestión de SW (Jira, Confluence, Bitbucket)
- Máquinas más seguras: Directiva de Máquinas (2006/42). Seguridad funcional (SIL) IEC 61508. Ciberseguridad.
- Estructuras metálicas: cálculo según Eurocódigo, FEM y cálculos sísmicos, estudios de aerodinámica (CFD). Comportamiento a fatiga y ensayos acelerados.
- Sostenibilidad: Análisis de ciclo de vida de producto (LCA) y EPDs, eficiencia energética, materiales ligeros.
Los TFMs premiados por la Cátedra, gracias a la financiación de TK Elevator, serán cinco, con una dotación bruta total de 3.000 euros, distribuidos según las categorías especificadas en el punto tercero de las bases de la convocatoria.
CONVOCATORIA RESUELTA Y CERRADA.