Para responder corretamente à pergunta sobre o papel dos pesos em uma rede neural artificial, é importante entender a função desses pesos no processo de aprendizado da rede. Analisando as opções: A) Os pesos são valores que ajustam a importância de cada entrada no neurônio - Esta é a definição correta dos pesos em uma rede neural, pois eles determinam a importância relativa de cada entrada para o neurônio. B) Os pesos definem o número de camadas ocultas em uma rede neural - Os pesos não têm relação direta com o número de camadas ocultas, mas sim com a importância das entradas. C) Os pesos determinam o tipo de função de ativação utilizada no neurônio - A função de ativação é determinada separadamente dos pesos. D) Os pesos são constantes e não são ajustados durante o treinamento da rede - Os pesos são ajustados durante o treinamento da rede para otimizar o processo de aprendizado. E) Os pesos controlam a taxa de aprendizado de uma rede neural - A taxa de aprendizado é um parâmetro separado dos pesos e não é controlada diretamente por eles. Portanto, a alternativa correta que descreve o papel dos pesos em uma rede neural artificial é: A) Os pesos são valores que ajustam a importância de cada entrada no neurônio.