Vamos analisar as alternativas com base no enunciado: - O conjunto de dados tem 10 entradas (atributos), sendo 2 categóricos. - Um atributo categórico tem 6 tipos de resposta. - O outro atributo categórico tem 4 tipos de resposta. - Os demais atributos são numéricos. Para redes neurais artificiais (RNA), atributos categóricos geralmente são codificados usando one-hot encoding, ou seja, cada categoria vira um neurônio na camada de entrada. Assim: - Os 8 atributos numéricos permanecem com 8 neurônios. - O atributo categórico com 6 categorias vira 6 neurônios. - O atributo categórico com 4 categorias vira 4 neurônios. Total de neurônios na camada de entrada = 8 + 6 + 4 = 18 neurônios. Agora, analisando as alternativas: a) Funções de ativação como ReLU, sigmoid ou tanh podem ser usadas dependendo da arquitetura e problema — está correta. b) A camada de entrada terá 10 neurônios — incorreta, pois após codificação one-hot, são 18 neurônios. c) Matriz de confusão é fundamental para avaliação em problemas de classificação — correta. d) A camada de entrada terá 18 neurônios — correta. e) Separar 75% para treinamento e 25% para teste é uma prática comum — correta. Resposta correta: a alternativa incorreta é a letra b.