Vamos analisar as alternativas para identificar a principal diferença entre uma rede neural computacional e uma rede neural convolucional: a) Redes neurais computacionais são uma classe de redes neurais artificiais onde os neurônios são organizados em camadas múltiplas e cada neurônio em uma camada está conectado a todos os neurônios na próxima camada. Redes neurais convolucionais são um tipo específico de rede neural computacional que utiliza uma operação matemática chamada convolução em pelo menos uma de suas camadas. - Esta opção está correta, pois descreve precisamente a estrutura e a função das duas redes. b) Redes neurais computacionais são modelos baseados em regras fixas, enquanto redes neurais convolucionais aprendem essas regras durante o treinamento. - Esta opção é incorreta, pois ambas as redes aprendem durante o treinamento. c) Redes neurais computacionais são usadas para cálculos numéricos avançados, enquanto redes neurais convolucionais são especializadas em processamento de texto. - Esta opção é incorreta, pois redes neurais convolucionais são mais utilizadas em tarefas de visão computacional, não especificamente em processamento de texto. d) Redes neurais convolucionais são algoritmos que preveem o tempo, enquanto redes neurais computacionais são usadas para jogar videogames. - Esta opção é incorreta, pois não representa a função principal de cada tipo de rede. Portanto, a alternativa correta é: a) Redes neurais computacionais são uma classe de redes neurais artificiais onde os neurônios são organizados em camadas múltiplas e cada neurônio em uma camada está conectado a todos os neurônios na próxima camada. Redes neurais convolucionais são um tipo específico de rede neural computacional que utiliza uma operação matemática chamada convolução em pelo menos uma de suas camadas.