人工智能神经网络的基本单元是人工神经元（Artificial Neuron）。这种神经元在生物神经系统中起着核心作用，模拟了生物神经元的工作原理。在人工神经网络中，每个神经元都接收来自其他神经元的信号，并根据这些信号计算一个输出值，这个输出值被称为“激活”。
人工神经元的结构可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部信息，并将这些信息传递给隐藏层。隐藏层对输入进行加权和，然后通过激活函数进行处理。最后，输出层将处理后的信息输出到外部环境。
人工神经元的工作原理可以简化为以下步骤：
1. 接收输入信号：人工神经元接收来自其他神经元的输入信号，这些信号通常称为权重或强度。
2. 加权求和：人工神经元将接收到的输入信号与自身的权重相乘，得到加权和。
3. 激活函数：加权和经过激活函数处理后，会产生一个介于0和1之间的输出值。常见的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。
4. 输出：激活函数的输出值作为人工神经元的输出，用于与其他神经元进行连接。
人工神经元之间的连接称为连接（Connection），它表示两个神经元之间的权重。连接的数量和强度决定了神经网络的复杂度和性能。
人工神经网络的基本单元是人工神经元，它们相互连接形成复杂的网络结构。通过调整连接权重和激活函数的参数，神经网络可以学习并提取输入数据中的模式和特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
