AI人工智能自动编程开发教程通常经过以下步骤：

1. 明确开发目标： 确定解决的问题或实现的业务目标，比如智能客服、图像识别等。

2. 数据整理： 收集并整理相关数据，进行预处理，包括数据清洗、特征提取等工作。

3. 选择模型： 根据开发目标和数据特征，选择适用的机器学习或深度学习模型。

4. 模型训练： 利用选定的模型对数据进行训练，调整参数以提高模型的准确性和性能。

5. 模型评估： 对训练好的模型进行评估，使用测试集测试模型，评估准确率、精度、召回率等指标。

6. 应用部署： 将训练好的模型部署到实际应用中，例如开发智能客服机器人、图像识别系统等。

在这一开发过程中，需要熟悉相关编程语言和工具，如Python、Java等，以及各种机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

同时，还需要了解数据处理和分析技术，包括数据可视化、特征选择等。

具体实现过程可能因项目需求和开发环境而有所不同。