Para entender a principal característica do deep learning em comparação a uma rede neural simples, é importante considerar a estrutura das redes neurais. As redes neurais simples geralmente têm uma ou duas camadas ocultas, enquanto os algoritmos de deep learning são caracterizados por terem várias camadas ocultas (também conhecidas como camadas intermediárias). Essas camadas adicionais permitem que o modelo aprenda representações mais complexas e abstrações dos dados. Analisando as opções: a) Número de camadas de entrada - Isso não é uma característica distintiva entre deep learning e redes neurais simples. b) Número de camadas de saída - Também não é uma característica que diferencia os dois tipos de rede. c) Número de camadas ocultas (camadas intermediárias) - Esta é a principal característica que distingue o deep learning, pois envolve múltiplas camadas ocultas. d) Tamanho da amostra de treinamento - Embora o deep learning geralmente exija mais dados, isso não é uma característica estrutural da rede. e) Tipo de aprendizagem utilizada - Tanto redes neurais simples quanto deep learning podem usar tipos semelhantes de aprendizagem. Portanto, a alternativa correta é: c) Número de camadas ocultas (camadas intermediárias).