Vamos analisar cada uma das afirmações sobre deep learning: I. Modelos de deep learning podem ser treinados efetivamente com conjuntos de dados pequenos e homogêneos. É falsa (F). Modelos de deep learning geralmente requerem grandes conjuntos de dados para serem treinados de forma eficaz, pois eles têm muitos parâmetros a serem ajustados. II. A demanda por alto poder computacional é uma das principais barreiras no treinamento de redes neurais profundas. É verdadeira (V). O treinamento de modelos de deep learning exige um alto poder computacional, o que pode ser uma barreira significativa para muitas organizações. III. Técnicas como aumento de dados e aprendizado por transferência são ineficazes na superação dos desafios de dados e computação no deep learning. É falsa (F). Essas técnicas são, na verdade, eficazes para lidar com a limitação de dados e podem ajudar a melhorar o desempenho dos modelos. IV. A necessidade de grandes conjuntos de dados e recursos computacionais avançados limita o acesso ao deep learning para grandes organizações. É verdadeira (V). Essa necessidade pode realmente limitar o acesso ao deep learning, especialmente para organizações que não possuem os recursos necessários. Portanto, a sequência correta é: F - V - F - V. A alternativa que apresenta essa sequência é: d) F – V – F – V.