AI底层代码逻辑通常涉及到多个层面，包括数据处理、模型训练、推理预测等。下面是一些关键的底层逻辑：

1、数据处理：这是AI系统的第一步，包括数据清洗、预处理、特征提取等。这部分代码逻辑主要涉及数据结构和算法，例如使用Python中的Pandas库进行数据清洗和预处理。

2、模型训练：这是AI系统的核心部分，包括选择合适的模型、定义损失函数、优化器等。这部分代码逻辑主要涉及深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch。

3、推理预测：这是AI系统的输出部分，根据输入的数据，通过训练好的模型进行预测。这部分代码逻辑主要涉及模型的加载和预测过程。

4、评估与优化：这是AI系统的反馈部分，通过评估模型的性能，对模型进行优化。这部分代码逻辑主要涉及模型评估指标的计算和模型优化策略的选择。

以上只是AI底层代码逻辑的一个大概框架，具体的实现会根据不同的应用场景和需求有所不同。