Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Contexto da Célula:</strong> Introdução sistemática ao campo de Auditoria Algorítmica: Métricas de Equidade (Fairness), Detecção de Viés e Testes de Discriminação: Técnicas quantitativas para identificar disparidades estatísticas em modelos de crédito, contratação e triagem, aplicando métricas de paridade demográfica e probabilidades equalizadas.</p>

Célula 01: Fundamentos Conceituais, Arquitetura e Marco Analítico

Trilha: Auditoria Algorítmica: Métricas de Equidade (Fairness), Detecção de Viés e Testes de Discriminação (Avançado)

Objetivo de Aprendizagem: Dominar os conceitos estruturantes, categorias de análise e referências fundacionais de Auditoria Algorítmica: Métricas de Equidade (Fairness), Detecção de Viés e Testes de Discriminação.

1. Contextualização e Fundamentos

Introdução sistemática ao campo de Auditoria Algorítmica: Métricas de Equidade (Fairness), Detecção de Viés e Testes de Discriminação: Técnicas quantitativas para identificar disparidades estatísticas em modelos de crédito, contratação e triagem, aplicando métricas de paridade demográfica e probabilidades equalizadas.

2. Dinâmica Metodológica e Análise Técnica

Mapeamento conceitual dos eixos teóricos e categorias operacionais fundamentais.

3. Aplicação Prática e Evidência

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