もちろん、ここにKerasを使ったPythonのシンプルなニューラルネットワークの例がある：

```
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense

# Crear la red neuronal
modelo = Sequential() 

# Añadir la capa de entrada y la primera capa oculta 
modelo.add(Dense(units = 16, activation = 'relu', input_shape = (1,))) 

# Añadir la segunda capa oculta 
modelo.add(Dense(units = 8, activation = 'relu')) 

# Añadir la capa de salida 
modelo.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid')) 

# Compilar la red neuronal 
modelo.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

# Ajustar la red neuronal a los datos de entrenamiento 
modelo.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 32, validation_split=0.1) 
```

これは単純な3層のニューラルネットワークを作成します：1入力、2隠れ、1出力。レイヤーのユニット数を変更したり、レイヤーを追加することで複雑さを増すことができます。

一般的なプロセスは

逐次モデルを作成する（逐次） 2.
2.欲しいユニット数と活性化関数で、密な層（Dense）を追加する。
3.オプティマイザ（adamなど）、損失関数、評価指標を指定してモデルをコンパイルする。
4.model.fit()を使って、学習データを使ってモデルを訓練（フィット）する。

Kerasのニューラルネットワーク入門がお役に立てば幸いです。また質問があれば教えてください！
Claro, aquí tienes un ejemplo de una red neuronal sencilla en Python con Keras:

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense

# Crear la red neuronal
modelo = Sequential() 

# Añadir la capa de entrada y la primera capa oculta 
modelo.add(Dense(units = 16, activation = 'relu', input_shape = (1,))) 

# Añadir la segunda capa oculta 
modelo.add(Dense(units = 8, activation = 'relu')) 

# Añadir la capa de salida 
modelo.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid')) 

# Compilar la red neuronal 
modelo.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

# Ajustar la red neuronal a los datos de entrenamiento 
modelo.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 32, validation_split=0.1) 

Eso crea una sencilla red neuronal de 3 capas: una de entrada, dos ocultas y una de salida. Puedes ir aumentando la complejidad cambiando el número de unidades en las capas o añadiendo más capas.

El proceso general es:

1. Crear el modelo secuencial (Sequential)
2. Ir añadiendo capas densas (Dense) con la cantidad de unidades y la función de activación que quieras.
3. Compilar el modelo especificando el optimizador (como adam), la función de pérdida (loss) y los metrics de evaluación.
4. Entrenar (ajustar) el modelo con los datos de entrenamiento mediante model.fit().

Espero que esta introducción a las redes neuronales en Keras te sea útil. Dime si tienes más dudas!