Vamos analisar cada uma das afirmações: I. As redes de aprendizagem profunda têm tido bastante sucesso em resolver diversos problemas de classificação. Verdadeiro, essa afirmação é correta, pois as redes neurais profundas têm se mostrado eficazes em várias tarefas de classificação, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. II. A Deep Learning sofre por não receber um conjunto de dados confiáveis, não permitindo assim seu treinamento para obter sucesso no processo de classificação de padrões similares para as categorias. Falso, embora conjuntos de dados de qualidade sejam importantes, a afirmação sugere que a Deep Learning "sofre" exclusivamente por isso, o que não é verdade. Deep Learning pode ser aplicado com sucesso em muitos casos, mesmo que os dados não sejam perfeitos, embora a qualidade dos dados impacte o desempenho. III. Atualmente, existe uma linguagem comum e direta para descrever e analisar algoritmos de aprendizado profundo, possibilitando diversas abordagens. Verdadeiro, essa afirmação é correta, pois existem frameworks e bibliotecas (como TensorFlow e PyTorch) que padronizam a forma como os algoritmos de Deep Learning são implementados e analisados. Com base nas análises: - A afirmação I é verdadeira. - A afirmação II é falsa. - A afirmação III é verdadeira. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: c) I e III.