A aprendizagem por transferência (Transfer Learning) é uma técnica em inteligência artificial onde um modelo treinado em uma tarefa é adaptado para uma tarefa diferente, mas relacionada. Isso permite que o conhecimento adquirido em uma tarefa anterior seja utilizado para melhorar o desempenho em uma nova tarefa, economizando tempo e recursos. Analisando as alternativas: a) O aprendizado ocorre em dados totalmente novos, sem aproveitamento de aprendizado prévio. - Incorreto, pois a aprendizagem por transferência utiliza aprendizado prévio. b) O modelo aprende exclusivamente a partir de dados rotulados. - Incorreto, pois a aprendizagem por transferência pode envolver dados não rotulados também. c) A IA transfere o conhecimento adquirido em uma tarefa para outra tarefa relacionada. - Correto, esta é a definição exata da aprendizagem por transferência. d) A IA sempre precisa ser treinada do zero para cada novo problema. - Incorreto, pois a aprendizagem por transferência evita isso. e) A aprendizagem por transferência é limitada a imagens. - Incorreto, pois pode ser aplicada a diversas áreas, não apenas imagens. Portanto, a alternativa correta é: c) A IA transfere o conhecimento adquirido em uma tarefa para outra tarefa relacionada.