Python已經成為了人工智能（AI）研究和應用的首選語言之一。使用Python進行AI開發的過程中，我們能夠使用各種強大的庫和工具，例如NumPy、Pandas、TensorFlow等等。下面是關于Python在AI實踐中的一個簡單的例子。

假設我們想要開發一個能夠識別手寫數字的AI模型。首先，我們需要收集一些手寫數字的訓練數據集。這些數據可以是MNIST數據集，包含了多張手寫數字的圖片和對應標簽數據。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)
model = keras.Sequential([
keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28, 1)),
keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu'),
keras.layers.MaxPooling2D(),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

以上是我們的代碼。我們首先加載了MNIST數據集，并使用NumPy將其擴展為適合CNN訓練的形式。然后，我們定義了一個CNN模型，使用了兩個卷積層和一個全連接層。我們使用softmax作為激活函數，將最終的輸出轉換為分類的概率。這是一個非常基礎的模型，但是已經足夠演示如何在Python中使用AI模型。

最后，我們使用訓練好的模型進行預測，并計算測試準確率。這里的準確率高達 98%，說明我們的模型的準確性還是比較不錯的。

以上是一個非常簡單的Python AI實踐的例子。在實際應用中，我們還可以使用更復雜的模型，調整各種超參數以優化我們的模型性能。Python作為一種多功能的工具，對于AI研究者和應用程序員而言，是不可或缺的。