As redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, capazes de aprender padrões complexos e realizar diversas tarefas em inteligência artificial. Segundo Marques Filho (2018), elas possuem várias propriedades distintivas que as tornam poderosas ferramentas para análise de dados e para a tomada de decisão. Fonte: MARQUES FILHO, M. Redes neurais artificiais: do neurônio artificial à convolução. 2018. Monografia (Tecnologia em Sistemas de Computação) — Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2018. Com base nas propriedades das redes neurais citadas por Marques Filho (2018), avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas: I. Uma das propriedades essenciais das redes neurais é a sua não linearidade, que permite a elas mapear relações complexas entre entradas e saídas. PORQUE II. A não linearidade reflete a natureza das entradas, e essa capacidade é fundamental para que as redes neurais possam aprender e se adaptar a novos ambientes. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta: A ) A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira. B ) As asserções I e II são