Para responder a essa questão, precisamos entender os conceitos de aprendizado em Inteligência Artificial: 1. Aprendizado não supervisionado: Este tipo de aprendizado é utilizado para analisar dados que não possuem rótulos. O objetivo é encontrar padrões ou agrupamentos nos dados. 2. Aprendizado supervisionado: Este tipo de aprendizado utiliza dados rotulados para treinar modelos. O modelo aprende a fazer previsões ou classificações com base nesses dados rotulados. 3. Aprendizado por reforço: Este é um tipo diferente de aprendizado, onde um agente aprende a tomar decisões através de recompensas e punições, não se encaixando nas definições de dados rotulados ou não rotulados. Agora, analisando as alternativas: a. Aprendizado não supervisionado; aprendizado supervisionado. - Correto, pois descreve exatamente os dois tipos de aprendizado. b. Aprendizado não supervisionado; aprendizado por reforço. - Incorreto, pois o segundo não é baseado em dados rotulados. c. Aprendizado supervisionado; aprendizado não supervisionado. - Incorreto, pois inverte as definições. d. Aprendizado por reforço; aprendizado supervisionado. - Incorreto, pois o primeiro não se relaciona com dados rotulados. e. Aprendizado supervisionado; aprendizado por reforço. - Incorreto, pois o segundo não é baseado em dados rotulados. Portanto, a alternativa correta é: a. Aprendizado não supervisionado; aprendizado supervisionado.