Конечно! Ниже представлен простой пример Telegram-бота на Python, который использует библиотеку python-telegram-bot и содержит простую нейросеть, обученную для обработки текстовых сообщений. Этот пример включает в себя только код без дополнительных зависимостей, помимо самого бота.

Для начала, убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки. Установите их с помощью pip:

pip install python-telegram-bot
pip install tensorflow

Теперь вот пример кода для вашего Telegram-бота с нейросетью:

import logging
from telegram import Update
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Настройка логирования
logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO)

# Создание простой нейросети
def create_model():
    model = keras.Sequential([
        keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(100,)),  # Замените 100 на нужный размер входа
        keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # Предполагая 10 классов для классификации
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# Инициализация модели
model = create_model()

def start(update: Update, _: CallbackContext) -> None:
    update.message.reply_text('Привет! Я бот с нейросетью. Напиши что-нибудь!')

def handle_message(update: Update, _: CallbackContext) -> None:
    user_input = update.message.text
    # Здесь вы можете подготовить входные данные для нейросети
    # Пример:
    input_data = np.random.rand(1, 100)  # Замените на обработку текста в зависимости от вашей задачи
    prediction = model.predict(input_data)
    response = f'Результат нейросети: {np.argmax(prediction)}'
    update.message.reply_text(response)

def main() -> None:
    # Создание бота и привязка обработчиков
    updater = Updater("YOUR_TOKEN_HERE")
    
    dispatcher = updater.dispatcher
    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))
    
    # Запуск бота
    updater.start_polling()
    updater.idle()

if __name__ == '__main__':
    main()

Описание кода:

• В этом коде создаётся простая нейросеть, которая ожидает на вход массив из 100 чисел (замените это на вашу логику обработки текстов).
• Бот отвечает на команду /start, а также обрабатывает текстовые сообщения.
• Для каждого полученного текстового сообщения нейросеть делает предсказание и отправляет результат обратно пользователю.

Замечание:

1. Не забудьте заменить "YOUR_TOKEN_HERE" на токен вашего бота, который вы получите у BotFather.
2. В данном примере нейросеть не обучена; вам нужно будет доработать модель, обучить её на ваших данных и подготовить входные данные для предсказаний в зависимости от вашей задачи.

Если у вас есть дополнительные вопросы или необходимо добавить функциональность – дайте знать!