Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Programma een neuronale netwerk in Python om graden Celsius om te zetten in Fahrenheit zonder het de formule met keras.

###

### Antwoord:
Programma een neuronale netwerk in Python om graden Celsius om te zetten in Fahrenheit zonder het de formule met keras.
Om een neuraal netwerk in Python te programmeren dat verantwoordelijk zal zijn voor het omzetten van graden Celsius in Fahrenheit zonder het de formule te geven met Keras [1], zijn de volgende stappen nodig: - Eerst importeren we de noodzakelijke modules, zoals Keras, NumPy en SciPy. - Dan definiëren we een neuraal netwerkmodel met de structuur die we willen. In dit geval kunnen we een enkele neuron input laag gebruiken, een enkele verborgen laag met vier neuronen en een output laag met een neuron. - Dan compileren we het model met de verliesfunctie en de optimalisator gekozen. - Dan trainen we het neurale netwerk met de trainingsgegevens. - Tot slot evalueren we de prestaties van het neurale netwerk met de testgegevens en gebruiken we het getrainde model om voorspellingen te maken over andere data.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Programma een neuronale netwerk in Python om graden Celsius om te zetten in Fahrenheit zonder het de formule met keras.

###

### Antwoord:
Om een neuraal netwerk in Python te programmeren dat verantwoordelijk zal zijn voor het omzetten van graden Celsius in Fahrenheit zonder het de formule te geven met Keras [1], zijn de volgende stappen nodig: - Eerst importeren we de noodzakelijke modules, zoals Keras, NumPy en SciPy. - Dan definiëren we een neuraal netwerkmodel met de structuur die we willen. In dit geval kunnen we een enkele neuron input laag gebruiken, een enkele verborgen laag met vier neuronen en een output laag met een neuron. - Dan compileren we het model met de verliesfunctie en de optimalisator gekozen. - Dan trainen we het neurale netwerk met de trainingsgegevens. - Tot slot evalueren we de prestaties van het neurale netwerk met de testgegevens en gebruiken we het getrainde model om voorspellingen te maken over andere data.