成为AI大模型全栈工程师需要掌握一系列的技能和知识，涉及多个领域。以下是一些关键的学习内容：

1、数学基础：深入学习线性代数、概率论与统计学、微积分等数学基础知识。这些数学基础是理解AI算法和模型的核心，对于后续的学习和实践至关重要。

2、计算机科学基础：加强对计算机科学核心课程如数据结构、算法、计算机网络、操作系统和数据库的理解。这些知识对于构建和维护AI系统至关重要，能够帮助你更好地理解和应用AI技术。

3、编程语言：掌握至少一门主流的编程语言，如Python、Java或C++。Python是AI领域中使用最广泛的语言，因为它具有丰富的库和框架，如TensorFlow、PyTorch等。熟悉这些编程语言和框架将使你能够更高效地开发AI模型和应用。

4、机器学习：学习机器学习的基本原理、常见的算法和模型，如线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。这将帮助你理解AI模型的工作原理，并学会如何应用这些算法和模型解决实际问题。

5、深度学习：深度学习是AI领域的热门技术，掌握深度学习将是你成为优秀AI工程师的重要一步。你需要学习深度学习的基本原理、常见的神经网络结构，以及使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)进行模型训练和优化的技巧。

6、数据处理与特征工程：AI大模型全栈工程师需要具有丰富的数据处理和特征工程经验，能够高效处理大规模数据。你需要学会如何收集、清洗和处理数据，以及如何提取和选择有效的特征，为模型训练提供必要支持。

7、模型设计与开发：根据项目需求，设计并开发大模型，包括模型架构、算法和参数优化。你需要学会如何选择合适的模型结构、算法和参数，以及如何进行模型的训练和调优，以达到最佳的性能表现。

8、部署与运维：将模型部署到服务器，并进行日常运维和监控，确保模型稳定运行。你需要了解模型部署的流程和注意事项，以及如何进行模型的监控和维护，以确保模型的稳定性和可靠性。

除了以上具体的学习内容，还需要具备出色的问题解决能力和团队合作精神，能够应对各种技术挑战。此外，良好的英语读写能力也将有助于你阅读和理解国际前沿的研究论文，从而不断提升自己的技术水平。

请注意，学习成为AI大模型全栈工程师是一个持续的过程，需要不断学习和实践，掌握最新的技术和方法。通过参加相关的课程、培训和实践项目，你可以不断提升自己的技能和知识，为成为一名优秀的AI大模型全栈工程师打下坚实的基础。