Para identificar o que caracteriza uma rede neural profunda (deep learning), precisamos entender que esse tipo de rede é definido principalmente pela sua arquitetura, que inclui várias camadas ocultas. Vamos analisar as alternativas: a) Presença de múltiplas camadas ocultas entre entrada e saída - Esta é a característica fundamental das redes neurais profundas, pois elas têm várias camadas que permitem aprender representações complexas dos dados. b) Uso de apenas uma camada oculta - Isso se refere a redes neurais rasas, não profundas. c) Exclusivo uso de neurônios sigmoidais - Embora neurônios sigmoidais possam ser usados, redes neurais profundas podem utilizar diferentes tipos de funções de ativação. d) Aplicação apenas em imagens - Redes neurais profundas podem ser aplicadas em diversas áreas, não apenas em imagens. e) Treinamento supervisionado com dados rotulados - Embora muitas redes profundas sejam treinadas de forma supervisionada, isso não é uma característica exclusiva, pois também existem redes que podem ser treinadas de forma não supervisionada. Portanto, a alternativa correta que caracteriza uma rede neural profunda é: a) Presença de múltiplas camadas ocultas entre entrada e saída.