在人工智能领域，神经网络的应用非常广泛。今天，我们用Python来实现一个简单的神经网络预测模型，帮助大家理解其工作原理。💡

首先，我们需要安装必要的库，比如`numpy`和`keras`。这两个库可以帮助我们快速搭建和训练神经网络模型。接着，我们可以通过加载数据集（例如MNIST手写数字数据集）开始实践。📝

接下来，定义模型结构至关重要。通常包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和节点数可以根据问题复杂度调整。编译模型时，选择合适的损失函数和优化器，比如`categorical_crossentropy`和`adam`。🚀

训练完成后，我们可以用测试集验证模型性能，并进行预测。例如，输入一张图片后，模型能够准确识别出它是哪个数字。🎉

通过这个例子，你会发现神经网络其实并不神秘，它只是模仿人脑处理信息的方式，解决各种实际问题。💪

🌟 小提示：动手实践是学习的关键，不妨试试自己设计不同的模型参数哦！