Vamos analisar cada afirmativa: I- As redes para este tipo de problema possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada (de entrada, portanto), de tal forma que podem existir um número qualquer de nós na entrada independente da quantidade de características dos padrões de entrada. Falso, essa descrição não é precisa, pois as redes neurais com aprendizado competitivo geralmente têm uma estrutura onde a camada de saída é responsável por representar os clusters, mas a relação entre a camada de entrada e a camada de saída não é tão simples quanto descrito. II- A informação é extraída sem que haja um par entrada/saída alvo. Verdadeiro, isso é uma característica do aprendizado competitivo, onde não há um par de entrada/saída definido, mas sim a organização dos dados em grupos. III- O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma série de dados de entradas em grupos (clusters) que são inerentes aos dados de entrada. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois o aprendizado competitivo realmente busca identificar e agrupar dados semelhantes. Com base nessa análise, os itens verdadeiros são II e III. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: não há uma alternativa correta listada, pois a alternativa correta deve incluir II e III. Se houver uma opção que contenha ambos, essa seria a resposta correta.