Para identificar os principais pontos que diferenciam as redes convolucionais das redes neurais tradicionais, vamos analisar as alternativas: 1. A primeira camada da rede precisa ser convolucional e a entrada da rede precisa ser uma imagem em 3D - Embora a entrada geralmente seja uma imagem, não é obrigatório que a primeira camada seja convolucional. 2. Pelo menos uma operação convolucional nas camadas escondidas e o uso de imagens como entradas da rede - Esta opção está correta, pois redes convolucionais utilizam operações convolucionais nas camadas escondidas e normalmente trabalham com imagens como entradas. 3. Todas as camadas escondidas precisam ter operações de convolução e uso de imagens como entradas da rede - Não é verdade que todas as camadas precisam ser convolucionais, pois pode haver camadas de pooling, por exemplo. 4. Pelo menos uma operação convolucional nas camadas escondidas e o uso de palavras como entradas da rede - Redes convolucionais não utilizam palavras como entradas, mas sim imagens. 5. Todas as camadas escondidas precisam ter operações de convolução e o uso de palavras como entradas da rede - Novamente, isso não é correto, pois não se utiliza palavras e nem todas as camadas precisam ser convolucionais. A alternativa correta é: "Pelo menos uma operação convolucional nas camadas escondidas e o uso de imagens como entradas da rede."