AI大模型全棧工程師需要掌握一系列的技能，包括數據處理、模型訓練、模型優化、模型部署等。以下是一些主要的學習內容：

1、編程語言

Python是AI領域最常用的編程語言，因為它有大量的庫和框架支持AI的開發。Java、C++和R也是常用的語言。

2、數據處理

全棧工程師需要能夠處理大量的數據，包括數據清洗、數據轉換、數據可視化等。這需要學習如Pandas、Numpy、Matplotlib等Python庫。

3、機器學習

需要學習機器學習的基本理論和方法，包括監督學習、無監督學習、強化學習等。常用的機器學習庫有Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。

4、深度學習

深度學習是AI的一個重要分支，需要學習神經網絡、卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、生成對抗網絡(GAN)等。

5、自然語言處理

自然語言處理(NLP)是AI的一個重要應用領域，需要學習詞嵌入、語法解析、情感分析、文本生成等。

6、云計算和大數據

全棧工程師需要能夠在云平臺上運行AI模型，需要學習如AWS、Google Cloud、Azure等云平臺的使用。同時，也需要學習大數據技術，如Hadoop、Spark等。

7、模型部署

除了訓練模型，全棧工程師還需要能夠將模型部署到生產環境中，這需要學習Docker、Kubernetes等技術。

8、軟件工程

全棧工程師還需要具備一定的軟件工程知識，包括版本控制(如Git)、單元測試、持續集成/持續部署(CI/CD)等。

9、數學

AI需要大量的數學知識，包括線性代數、概率論、統計學、微積分等。

10、AI倫理

隨著AI的發展，AI倫理問題也越來越重要，全棧工程師需要了解數據隱私、算法公平性、透明性等問題。

以上就是AI大模型全棧工程師的主要學習內容，這需要大量的時間和實踐才能掌握。