Vamos analisar cada afirmativa: I- As redes para este tipo de problema possuem uma camada de nós de saída que estão ligados a uma só camada (de entrada, portanto), de tal forma que podem existir um número qualquer de nós na entrada independente da quantidade de características dos padrões de entrada. Essa afirmativa é um pouco confusa, mas em geral, as redes neurais com aprendizado competitivo têm uma camada de saída que pode não estar diretamente ligada a uma única camada de entrada, e a quantidade de nós de entrada geralmente está relacionada às características dos dados. Portanto, essa afirmativa é falsa. II- A informação é extraída sem que haja um par entrada/saída alvo. Essa afirmativa é verdadeira, pois o aprendizado competitivo não requer pares de entrada/saída, focando na organização dos dados em grupos. III- O aprendizado competitivo é um algoritmo que divide uma série de dados de entrada em grupos (clusters) que são inerentes aos dados de entrada. Essa afirmativa também é verdadeira, pois o aprendizado competitivo visa agrupar dados semelhantes. Com base nas análises, as afirmativas II e III estão corretas. Portanto, a alternativa correta que contém todos os itens verdadeiros é: II e III. Como não há uma opção que combine essas duas, a resposta correta não pode ser determinada com as informações fornecidas. Você deve verificar as opções disponíveis.