Python在機器學習AI領(lǐng)域的就業(yè)前景和應(yīng)用是非常廣闊和多樣的。Python可以用于開發(fā)各種AI應(yīng)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(diào)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(yù)計到2026年，AI相關(guān)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(chǔ)階段：學習Python基本語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、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(luò)的原理和實現(xiàn)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)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(chǔ)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(chǔ)
7. Sklearn機器學習100題
8. Sklearn機器學習實戰(zhàn)（訓練、預(yù)估、在線服務(wù)、Linux部署）
9. Tensorflow深度學習
10. 推薦系統(tǒng)入門到到實戰(zhàn)