Vamos analisar as alternativas para identificar a inovação trazida pelo Perceptron: a) Capacidade de ajustar pesos com base em erros durante o treinamento. - Esta é uma característica fundamental do Perceptron, que ajusta os pesos das conexões de acordo com o erro cometido, permitindo o aprendizado supervisionado. b) Representação matemática de operações lógicas básicas. - Embora o Perceptron possa representar operações lógicas, essa não é a principal inovação que ele trouxe. c) Aplicação de filtros convolucionais em imagens. - Isso se refere a técnicas mais avançadas que surgiram posteriormente, como as redes neurais convolucionais, e não é uma inovação do Perceptron. d) Introdução de memória de curto prazo em redes neurais. - Isso se relaciona a redes neurais recorrentes, que foram desenvolvidas muito depois do Perceptron. e) Implementação de mecanismos de atenção para dados textuais. - Mecanismos de atenção são uma inovação mais recente em redes neurais, especialmente em modelos de linguagem, e não estão relacionados ao Perceptron. Diante dessa análise, a alternativa que descreve corretamente a inovação trazida pelo Perceptron é: a) Capacidade de ajustar pesos com base em erros durante o treinamento.