Vamos analisar as alternativas uma a uma: A) Para treinar uma RNA por supervisão, é necessário apenas um vetor de entrada e nenhum dado de saída, pois a rede deduz automaticamente as respostas. - Esta afirmação está incorreta, pois o treinamento supervisionado requer tanto entradas quanto saídas conhecidas. B) No treinamento supervisionado, a RNA aprende por meio de exemplos previamente conhecidos de entrada (x) e saída desejada (d), utilizando métodos como a retropropagação do erro. - Esta afirmação está correta, pois descreve precisamente como funciona o treinamento supervisionado em RNAs. C) O método supervisionado é exclusivo das RNAs simbólicas e não se aplica a redes baseadas em pesos sinápticos. - Esta afirmação é falsa, pois o treinamento supervisionado é amplamente utilizado em redes neurais que utilizam pesos sinápticos. D) O treinamento supervisionado é feito por tentativa e erro aleatória, sem o uso de exemplos de entradas e saídas conhecidas. - Esta afirmação também está incorreta, pois o treinamento supervisionado depende de exemplos conhecidos. Portanto, a alternativa correta é: B) No treinamento supervisionado, a RNA aprende por meio de exemplos previamente conhecidos de entrada (x) e saída desejada (d), utilizando métodos como a retropropagação do erro.