Vamos analisar cada afirmativa: I. TensorFlow e Keras são usados exclusivamente para análise preditiva. Falso. Embora possam ser usados para análise preditiva, essas bibliotecas têm aplicações muito mais amplas, incluindo classificação, regressão, geração de dados, entre outros. II. TensorFlow pode ser aplicado em visão computacional e processamento de linguagem natural. Verdadeiro. TensorFlow é amplamente utilizado em ambas as áreas, oferecendo suporte para diversas tarefas de aprendizado profundo. III. Keras foi projetada com o foco na experiência do desenvolvedor. Por ser uma API de alto nível, ela abstrai grande parte da complexidade do backend (seja TensorFlow, Theano ou outro). Verdadeiro. Keras realmente foca na facilidade de uso e abstrai a complexidade, permitindo que os desenvolvedores se concentrem mais na modelagem. IV. A eficiência do TensorFlow deriva do backend, escrito em C++ e CUDA, que otimiza a execução de operações matemáticas em hardware especializado (GPUs e TPUs), garantindo alta performance, especialmente em larga escala. Verdadeiro. Essa afirmativa está correta, pois o uso de C++ e CUDA permite que TensorFlow execute operações de forma eficiente em hardware especializado. Agora, vamos resumir os itens verdadeiros: - II, III e IV são verdadeiros. - I é falso. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: II, III e IV. Como não há uma opção que combine exatamente esses itens, a resposta correta não pode ser determinada a partir das opções fornecidas. Você deve verificar as opções disponíveis.