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, especialmente com o uso de GPUs. Isso se deve ao fato de que redes neurais profundas requerem muitos dados para aprender padrões complexos e um poder computacional robusto para processar esses dados de forma eficiente. Analisando as opções: a) Grande volume de dados e poder computacional significativo, especialmente com o uso de GPUs. - Esta opção está correta, pois reflete os requisitos essenciais para o Deep Learning. b) Regulamentação governamental estrita e o uso exclusivo de dados públicos. - Não é relevante para o desempenho das redes neurais. c) Modelos matemáticos simplificados e dispositivos móveis de baixa capacidade de processamento. - Modelos simplificados não são o foco, e dispositivos de baixa capacidade não suportam Deep Learning. d) Apenas dados não rotulados e um ambiente de rede sem internet. - Dados não rotulados podem ser úteis, mas não são suficientes sozinhos, e a falta de internet não é um requisito. e) Uma equipe pequena de programadores e softwares de código aberto. - Embora possa ser útil, não é um requisito essencial para o desempenho das redes neurais. Portanto, a alternativa correta é: a) Grande volume de dados e poder computacional significativo, especialmente com o uso de GPUs.