Imagem do curso Ecossistema de Inovação no Turismo
Governança e Inovação no Turismo
Conteúdo Programático:

1. Conceitos Gerais de Ecossistema de Inovação no Turismo

  • Definição de ecossistema de inovação
  • Estruturas e atores envolvidos na inovação no setor turístico
2. Inteligência Artificial Aplicada ao Turismo
  • Fundamentos de IA e aprendizado de máquina
  • Aplicações de IA em operações turísticas e experiência do cliente
3. Algoritmos de Aprendizado de Máquina no Turismo
  • Introdução aos principais algoritmos de machine learning
  • Aplicações de machine learning na previsão de demanda turística e personalização de serviços
4. Visão Computacional e Softwares Aplicados ao Turismo
  • Ferramentas e softwares de visão computacional
  • Utilização de visão computacional para otimizar a gestão de destinos e monitoramento de atrações
5. Resolução de Problemas de Inovação no Turismo
  • Estratégias para identificar e resolver desafios no setor turístico através da inovação
  • Estudos de casos práticos e aplicações de tecnologias emergentes
Ementa:
A disciplina aborda conceitos gerais sobre ecossistemas de inovação no turismo e Inteligência Artificial (IA), explorando a resolução de problemas de pesquisa e inovação na área. Serão apresentados algoritmos de aprendizado de máquina e ferramentas de visão computacional aplicadas ao turismo, capacitando os alunos a discutir novas tecnologias e analisar casos de sucesso de inovação no setor, além de avaliar os impactos sociais, econômicos e ambientais dessas inovações.

Bibliografia:


Bibliografia Básica:

1. FAYOS-SOLÀ, E.; COOPER, C. The Future of Tourism: Innovation and Sustainability. Routledge, 2019.
2. MEDEIROS, L. P. de. Inteligência Artificial Aplicada: Uma Abordagem Introdutória. Intersaberes, 2018.
3. RATTEN, V.; BRAGA, V. ÁLVAREZ-GARCÍA, J., DEL RÍO, M. D. L. C. Tourism Innovation: Technology, Sustainability and Creativity. Routledge, 2019.
Bibliografia Complementar:
1. COPPIN, B. Inteligência Artificial. LTC, 2017.
2. CONSTANTINO, K. et al. Utilização do Machine Learning para Tomada de Decisões na Gestão de Marketing Digital para Turismo. Observatorio de la Economía Latinoamericana, 2018.
3. JABEEN, F. et al. Automation and Artificial Intelligence in Hospitality and Tourism. Tourism Review, 2022.

Metodologia:

A disciplina será ministrada com uma abordagem híbrida, combinando 16 horas de aulas presenciais com 40% de atividades em formato EAD. As aulas presenciais incluirão exposições teóricas, discussão de casos de sucesso e a resolução de problemas práticos de inovação no turismo. O trabalho final envolverá o desenvolvimento de um projeto de inovação para o setor turístico.

Avaliação:

  • Participação em Atividades EAD (20%): Quizzes e discussões online sobre temas relacionados à inovação e tecnologias emergentes no turismo.
  • Projeto de Inovação (40%): Desenvolvimento de um projeto prático utilizando IA ou visão computacional aplicada ao turismo, individual ou em grupo.
  • Relatório Final (20%): Elaboração de um relatório crítico sobre os impactos sociais, econômicos e ambientais de uma inovação específica no setor turístico.
  • Apresentação Presencial (20%): Apresentação do projeto e do relatório final, com discussão sobre a aplicação prática das inovações e suas implicações