Para responder à pergunta sobre o principal objetivo do "deep learning", vamos analisar as alternativas: A) Utilizar redes neurais rasas para resolver problemas simples. - Esta opção não se aplica, pois o deep learning utiliza redes neurais profundas, não rasas. B) Utilizar redes neurais profundas com várias camadas para aprender representações complexas de dados. - Esta opção está correta, pois o deep learning realmente se concentra em usar redes neurais profundas para capturar e aprender representações complexas. C) Criar redes neurais sem a necessidade de grandes volumes de dados. - Esta opção é incorreta, pois o deep learning geralmente requer grandes volumes de dados para treinar efetivamente. D) Aplicar modelos de aprendizado supervisionado para encontrar padrões básicos. - Embora o deep learning possa ser supervisionado, seu foco é em padrões complexos, não básicos. E) Analisar dados não estruturados sem aprendizado. - Esta opção não é correta, pois o deep learning é uma forma de aprendizado de máquina que envolve aprendizado a partir de dados. Portanto, a alternativa correta é: B) Utilizar redes neurais profundas com várias camadas para aprender representações complexas de dados.