Um autoencoder é uma rede neural projetada para aprender uma representação compacta (ou codificação) dos dados, geralmente para fins de redução de dimensionalidade. O objetivo principal é reconstruir a entrada a partir de uma representação comprimida, mantendo as características mais importantes dos dados. Analisando as alternativas: A) Classificar imagens com alta precisão. - Isso não é o principal objetivo de um autoencoder, que não é especificamente uma rede de classificação. B) Reduzir a dimensionalidade dos dados mantendo características importantes. - Esta é a definição correta do objetivo de um autoencoder. C) Prever valores futuros com base em séries temporais. - Isso se relaciona mais a modelos de previsão, não a autoencoders. D) Aumentar a velocidade de processamento do modelo. - Embora a redução de dimensionalidade possa ajudar indiretamente, não é o objetivo principal. E) Gerar gráficos de dados não estruturados. - Isso não é uma função típica de um autoencoder. Portanto, a alternativa correta é: B) Reduzir a dimensionalidade dos dados mantendo características importantes.