Python在机器学习AI领域的就业前景和应用是非常广阔和多样的。Python可以用于开发各种AI应用，如智能搜索、智能推荐、智能识别、智能对话等。Python也可以用于研究和创新AI算法和模型，如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

根据一项调查，Python是最受欢迎的AI开发语言，占比达到了75%。Python AI开发工程师的薪资水平也相对较高，根据不同的地区、经验和技能，平均年薪可以达到10万美元以上。Python AI开发工程师的需求也在不断增长，预计到2026年，AI相关职位的增长率将达到16%。Python机器学习AI路线大致可以分为以下几个阶段：

• 基础阶段：学习Python基本语法、数据结构、函数、类等概念，掌握Python编程的基本技能。
• 数据分析阶段：学习NumPy、Pandas等数据处理库，掌握数据采集、清洗、分析、可视化等技能。
• 机器学习阶段：学习Scikit-learn等机器学习库，掌握常用的机器学习算法和模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
• 深度学习阶段：学习TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，掌握神经网络的原理和实现，如卷积神经网络、循环神经网络等。
• 自然语言处理阶段：学习NLTK、spaCy等自然语言处理库，掌握文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别等技能。

推荐学习路线：

1. 零基础入门学Python
2. Python编程练习100题
3. Pandas数据分析；
4. Pandas编程100题；
5. Python数据可视化；
6. Numpy数据计算基础
7. Sklearn机器学习100题
8. Sklearn机器学习实战（训练、预估、在线服务、Linux部署）
9. Tensorflow深度学习
10. 推荐系统入门到到实战