计算机训练原理主要涉及以下几个方面：
存储程序与程序控制
计算机的基本原理分为存储程序以及程序控制。这意味着计算机在使用之前必须要把控制计算机如何进行操作的指令序列和原始数据通过输入设备输送到计算机内存中，然后在使用的过程中就会根据这个程序来执行。
冯·诺依曼原理
计算机的工作原理基于冯·诺依曼原理，即存储程序和程序控制。这一原理规定了计算机的基本运作方式，包括将解题的步骤编成程序并放在存储器中，计算机在执行程序时逐条取出指令并执行。
数据学习与模式识别
训练AI的原理是通过机器学习和深度学习等技术，让计算机系统能够自动从数据集中学习准确的模式，以取得良好的预测、分类或推理结果。训练过程通常包括收集数据、数据预处理、模型训练和参数优化等步骤。
算法与参数优化
在训练过程中，计算机通过不断地处理数据集，使用类似于模式识别、自然语言处理等算法，提取出数据的特征和模式，以便进行分类、预测和识别等任务。计算机会不断地根据误差反向调整算法和参数，逐步提升准确率，直到达到要求的水平。
防止过拟合
为了防止出现过拟合等问题，需要对训练集和测试集进行合理的划分和交叉验证，确保模型在训练数据上的表现良好，并且在未知数据上也能有较好的泛化能力。
总结来说，计算机训练原理涉及存储程序与程序控制、冯·诺依曼原理、数据学习与模式识别、算法与参数优化以及防止过拟合等方面。通过这些原理和技术，计算机系统能够不断学习和优化，从而实现对各种复杂任务的高效处理和智能推断。