Para que as redes neurais profundas do Deep Learning atinjam seu potencial máximo, realmente são necessários dois ingredientes cruciais: um grande volume de dados e um poder computacional significativo. Isso é especialmente verdadeiro com o uso de GPUs, que são projetadas para lidar com as intensas demandas de processamento que o treinamento de modelos de Deep Learning requer. Analisando as opções: a) Apenas dados não rotulados e um ambiente de rede sem internet - Não é suficiente, pois a rede precisa de dados rotulados e acesso a recursos. b) Uma equipe pequena de programadores e softwares de código aberto - Embora possa ajudar, não são os ingredientes cruciais mencionados. c) Modelos matemáticos simplificados e dispositivos móveis de baixa capacidade de processamento - Dispositivos de baixa capacidade não são adequados para Deep Learning. d) Regulamentação governamental estrita e o uso exclusivo de dados públicos - Isso não é relevante para o desempenho das redes neurais. e) Grande volume de dados e poder computacional significativo, especialmente com o uso de GPUs - Esta é a opção correta. Portanto, a resposta correta é: e) Grande volume de dados e poder computacional significativo, especialmente com o uso de GPUs.