随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习作为其核心分支，已在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域展现出卓越的性能。Python作为深度学习的主要编程语言，其生态系统中的Keras和TensorFlow 2.0成为开发者构建和训练深度神经网络的利器。本文旨在全面介绍如何利用Keras和TensorFlow 2.0构建深度神经网络模型，涵盖模型的设计、训练、优化以及预测任务的实现。文章将通过大量的Python代码示例，配以详细的中文注释和解释，帮助读者从基础到高级逐步掌握深度学习的核心技术。此外，本文还将探讨