Python作为一种高级编程语言，具有强大的科学计算和人工智能开发的能力。下面是Python进行人工智能开发的详细攻略：
安装Python环境
首先，需要安装一个Python环境，官方网址是：https://www.python.org/downloads/ 。按照网站的提示，安装Python 3.0及以上版本。
安装人工智能库
Python官方提供了大量的科学计算和人工智能库，可以通过pip命令进行安装。例如，可以通过以下命令安装numpy和pandas两个库：
pip install numpy pandas
其他常用的人工智能库还包括scikit-learn，tensorflow，keras等，可以根据需要选择安装。
学习Python语法
在开始进行人工智能开发之前，首先需要学习Python语法。可以通过官方网站上提供的Python教程进行学习：
https://docs.python.org/3/tutorial/
另外，也可以选择一些第三方的Python学习资源，例如Codecademy，可通过网上查找。
编写人工智能程序
在学习Python语法之后，可以开始编写人工智能程序。以下是两个人工智能程序的示例：
示例1：分类树
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
data = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
label = np.array([1, 2, 2])
clf = DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(data, label)
x = np.array([[3, 3], [4, 4]])
y = clf.predict(x)
print(y)
此程序实现了一个决策树分类器，可以对给定数据进行预测。首先，使用numpy构建输入数据和标签。然后，使用DecisionTreeClassifier训练一个分类器。最后，使用predict方法对新数据进行预测。输出结果为：
[2 2]
示例2：线性回归
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
y = np.array([2, 3, 4])
reg = LinearRegression().fit(X, y)
x = np.array([[4, 4]])
y_pred = reg.predict(x)
print(y_pred)
此程序实现了一个线性回归模型，可以对给定数据进行预测。首先，使用numpy构建输入数据和标签。然后，使用LinearRegression训练回归模型。最后，使用predict方法对新数据进行预测。输出结果为：
[5.]
总结
以上是Python进行人工智能开发的完整攻略。需要注意的是，学习Python语法和各种库的使用非常重要。另外，还需要注意合理选择算法和优化算法参数，才能得到理想的结果。