Programa una red neuronal en Python que se encargue de convertir grados Celsius en Fahrenheit sin darle la fórmula con keras.
Aquí te muestro un ejemplo de código en Python usando Keras para crear una red neuronal que convierta grados Celsius en Fahrenheit sin darle la fórmula:

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Generamos datos de entrenamiento
train_data = np.array([[-40],[-32],[0],[32],[100]])
train_labels = np.array([[-40],[0],[32],[89.6],[212]])

# Definimos el modelo
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='linear'))

# Compilamos el modelo
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# Entrenamos el modelo
model.fit(train_data, train_labels, epochs=500, verbose=0)

# Evaluamos el modelo
test_data = np.array([[-20],[0],[20],[40],[60]])
results = model.predict(test_data)

# Imprimimos los resultados
for i in range(len(test_data)):
    print({} grados Celsius son aproximadamente {} grados Fahrenheit.format(test_data[i][0], results[i][0]))

En este ejemplo, generamos algunos datos de entrenamiento, luego definimos un modelo de red neuronal de una sola capa utilizando Keras, compilamos el modelo, lo entrenamos con los datos de entrenamiento, y evaluamos el modelo con algunos datos de prueba. Finalmente, imprimimos los resultados para ver cómo el modelo se desempeña en la conversión de grados Celsius a Fahrenheit.

Es importante tener en cuenta que el modelo aprenderá a realizar la conversión de forma aproximada, pero no necesariamente dará un resultado exacto. La precisión dependerá de los datos de entrenamiento que se proporcionen y de la capacidad de la red neuronal para generalizar el patrón.