Python在機器學習AI領域的就業(yè)前景和應用是非常廣闊和多樣的。Python可以用于開發(fā)各種AI應用，如智能搜索、智能推薦、智能識別、智能對話等。Python也可以用于研究和創(chuàng)新AI算法和模型，如深度學習、自然語言處理、計算機視覺等。

根據(jù)一項調查，Python是最受歡迎的AI開發(fā)語言，占比達到了75%。Python AI開發(fā)工程師的薪資水平也相對較高，根據(jù)不同的地區(qū)、經(jīng)驗和技能，平均年薪可以達到10萬美元以上。Python AI開發(fā)工程師的需求也在不斷增長，預計到2026年，AI相關職位的增長率將達到16%。Python機器學習AI路線大致可以分為以下幾個階段：

• 基礎階段：學習Python基本語法、數(shù)據(jù)結構、函數(shù)、類等概念，掌握Python編程的基本技能。
• 數(shù)據(jù)分析階段：學習NumPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理庫，掌握數(shù)據(jù)采集、清洗、分析、可視化等技能。
• 機器學習階段：學習Scikit-learn等機器學習庫，掌握常用的機器學習算法和模型，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機等。
• 深度學習階段：學習TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，掌握神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和實現(xiàn)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等。
• 自然語言處理階段：學習NLTK、spaCy等自然語言處理庫，掌握文本預處理、分詞、詞性標注、命名實體識別等技能。

推薦學習路線：

1. 零基礎入門學Python
2. Python編程練習100題
3. Pandas數(shù)據(jù)分析；
4. Pandas編程100題；
5. Python數(shù)據(jù)可視化；
6. Numpy數(shù)據(jù)計算基礎
7. Sklearn機器學習100題
8. Sklearn機器學習實戰(zhàn)（訓練、預估、在線服務、Linux部署）
9. Tensorflow深度學習
10. 推薦系統(tǒng)入門到到實戰(zhàn)