维护和升级AI搭建系统需要具备深度学习领域的知识，包括神经网络、机器学习、自然语言处理等方面的理论基础。了解常见的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够帮助系统维护人员更好地理解AI模型的工作原理和优化方法，从而提高系统的性能和稳定性。

此外，熟悉常用的编程语言和开发工具也是维护和升级AI系统的重要技能。例如，Python是深度学习领域最常用的编程语言之一，熟练掌握Python编程能力可以帮助系统维护人员更高效地进行代码调试和优化。此外，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及常用的开发工具如Jupyter Notebook和Git等，也是必备的技能之一。

了解数据处理和数据分析技术也是维护和升级AI系统的重要技能之一。系统维护人员需要通过对数据的清洗、处理和分析，发现数据之间的模式和规律，为AI模型提供更好的训练数据。因此，熟练掌握数据处理工具如Pandas和NumPy，以及数据可视化工具如Matplotlib和Seaborn，将有助于系统维护人员更好地理解数据，提高模型的训练效果。

对AI模型的评估和调优也是维护和升级AI系统必备的技能之一。系统维护人员需要通过对模型的性能指标进行评估，及时发现模型存在的问题，并通过调参和优化算法提高模型的性能。因此，熟练掌握常见的模型评估指标如准确率、精确率、召回率和F1值，以及调参技巧如学习率调整、正则化等，将有助于系统维护人员提高模型的准确性和泛化能力。

最后，具备良好的沟通能力和团队合作精神也是维护和升级AI搭建系统的重要技能之一。系统维护人员通常需要与团队其他成员如数据科学家、开发工程师等紧密合作，共同解决系统出现的问题，推动系统的持续优化和升级。因此，良好的沟通能力和团队合作意识将有助于系统维护人员更好地协调各方资源，提高工作效率和质量。