Para entender o que caracteriza o aprendizado supervisionado em Inteligência Artificial, é importante saber que essa abordagem envolve o uso de dados rotulados. Isso significa que o modelo é treinado com exemplos onde a saída correta já é conhecida, permitindo que ele aprenda a fazer previsões ou classificações. Analisando as alternativas: a) O modelo aprende com dados não rotulados e tenta identificar padrões. - Isso descreve o aprendizado não supervisionado, não o supervisionado. b) O modelo aprende a partir de dados rotulados, com a ajuda de um 'professor'. - Esta é a definição correta do aprendizado supervisionado. c) O modelo é capaz de gerar dados rotulados a partir de dados não estruturados. - Isso não é uma característica do aprendizado supervisionado. d) O modelo trabalha apenas com dados em formato de texto. - O aprendizado supervisionado pode trabalhar com diversos tipos de dados, não apenas texto. e) Nenhuma das alternativas anteriores. - Como a alternativa b é correta, esta opção não se aplica. Portanto, a alternativa correta é: b) O modelo aprende a partir de dados rotulados, com a ajuda de um 'professor'.