Vamos analisar cada item e sua correlação: (S) Treinamento supervisionado: I - A rede neural artificial aprende a partir de padrões conhecidos. (Verdadeiro, pois no treinamento supervisionado, a rede aprende com dados rotulados.) II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída. (Verdadeiro, o objetivo do treinamento supervisionado é minimizar o erro entre a saída prevista e a saída real.) III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas. (Falso, no treinamento supervisionado, os padrões de treinamento possuem tanto entradas quanto saídas conhecidas.) (EM) Treinamento não supervisionado: I - A rede neural artificial aprende a partir de padrões conhecidos. (Falso, no treinamento não supervisionado, a rede não tem acesso a saídas conhecidas.) II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída. (Falso, pois não há saídas conhecidas para minimizar o erro.) III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas. (Verdadeiro, no treinamento não supervisionado, os dados de entrada não têm saídas associadas.) Agora, vamos correlacionar: - Treinamento supervisionado (S): I e II são verdadeiros, III é falso. - Treinamento não supervisionado (EM): III é verdadeiro, I e II são falsos. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: (S) I e II; (EM) III.