AI应用工程师培训通常包括以下几个方面：

1、基础知识：首先，你需要了解计算机科学的基础知识，包括编程语言（如Python、Java等）、数据结构和算法等。

2、机器学习基础：理解机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。同时，也需要掌握一些常用的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

3、深度学习：深度学习是当前AI领域的热门话题，因此需要掌握深度学习的基本理论，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

4、AI工具和框架：熟悉并能够使用一些主流的AI工具和框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。

5、实践项目：通过实际项目来提升自己的技能，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

6、数据处理：理解和掌握数据预处理、特征工程等技术。

7、AI伦理与法律：了解AI伦理问题以及相关的法律法规。

以上就是AI应用工程师培训的一些主要内容，具体的课程设置可能会根据不同的机构有所不同。