感知器是深度学习的基础概念，本文介绍了如何构建单层和多层感知器（MLP），并使用Scikit-learn和Keras等框架。感知器通过加权输入和激活函数进行分类，广泛应用于图像分类和线性回归。单层感知器仅适用于线性可分问题，而多层感知器能够学习更复杂的模式。