在AI工具导航书籍和教程方面，以下是一些值得推荐的资源：

1. “Deep Learning” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville：这本书是深度学习领域的经典教材，涵盖了深度学习的基本概念和技术。

2. “Pattern Recognition and Machine Learning” by Christopher Bishop：这本书介绍了模式识别和机器学习的基本原理和方法，对于理解和应用AI工具非常有帮助。

3. “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow” by Aurélien Géron：这本书提供了使用Scikit-Learn和TensorFlow进行实践的指南，是学习和应用机器学习的实用资源。

4. “Artificial Intelligence: A Modern Approach” by Stuart Russell and Peter Norvig：这本书是人工智能的经典教材之一，涵盖了广泛的AI领域，包括搜索、规划、知识表示等。

5. “Python Machine Learning” by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili：这本书介绍了使用Python进行机器学习的基本原理和实践技巧，对于入门者来说非常友好。

6. “Reinforcement Learning: An Introduction” by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto：这本书是强化学习领域的经典教材，详细介绍了强化学习的基本概念和算法。

除了书籍，还有一些在线教程和资源可以帮助学习AI工具的使用：

1. Kaggle：这是一个知名的数据科学竞赛平台，提供了大量的数据集和机器学习项目，可以通过参与竞赛来学习和应用AI工具。

2. TensorFlow官方文档：TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架，官方文档提供了详细的教程和示例代码，适合学习和实践。

3. PyTorch官方文档：PyTorch是另一个流行的深度学习框架，官方文档提供了丰富的教程和示例，可以帮助入门和进阶学习。

4. Coursera和edX等在线学习平台：这些平台上有许多与AI相关的课程，包括机器学习、深度学习和强化学习等领域，可以根据自己的兴趣和需求选择适合的课程。

总之，上述推荐的书籍和在线资源可以帮助你深入理解和学习AI工具的使用。根据自己的需求和兴趣选择适合的资源，结合实践和项目经验，可以更好地应用AI工具。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士利用了前沿的技术，深度整合尖端AI，并精准观察与了解用户的习惯，通过创新的应用场景，为用户解锁AI工具的无限潜能。