Os componentes tecnológicos da Inteligência Artificial são cruciais na solução de problemas complexos. Redes neurais artificiais simulam estruturas biológicas para processar grandes volumes de dados, possibilitando avanços em reconhecimento de padrões. Já o aprendizado de máquina, ao utilizar algoritmos para melhorar seu desempenho com base em experiências passadas, requer dados relevantes e estruturados para alcançar precisão e robustez. Por sua vez, a visão computacional amplia a capacidade das máquinas de interpretar imagens, sendo aplicada em setores como saúde e segurança. Esses elementos trabalham em conjunto com infraestruturas computacionais avançadas, mas sua implementação e desempenho dependem de escolhas criteriosas relacionadas a hardware, algoritmos e dados disponíveis. FACELI, Katti; LORENA, Ana C.; GAMA, João; AL, et. Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2021. (Adaptado) Considerando o texto apresentado, avalie as afirmações a seguir: I. O aprendizado de máquina é capaz de alcançar resultados superiores sem a necessidade de dados de alta qualidade, devido à sua capacidade de generalizar padrões com precisão. II. Redes neurais