圖像處理：使用卷積神經網絡（CNN）構建圖像分類、目標檢測、圖像分割等模型，可以通過layers模塊中的Conv2D、MaxPooling2D等層來構建模型。
自然語言處理：使用循環神經網絡（RNN）或者Transformer等模型構建文本分類、情感分析、機器翻譯等任務，可以通過layers模塊中的Embedding、LSTM、GRU、Dense等層來構建模型。
推薦系統：使用深度學習模型構建個性化推薦系統，可以通過layers模塊中的Dense、Embedding等層來構建用戶和物品的表示。
強化學習：使用深度強化學習模型構建智能體與環境的交互，可以通過layers模塊中的Dense等層來構建Q網絡、策略網絡等模型。
時序數據分析：使用循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）等模型對時序數據進行分析，可以通過layers模塊中的SimpleRNN、LSTM等層來構建模型。
