以下是部分免费的工具脚本教程介绍，这些教程将帮助您更好地理解和应用人工智能技术：

1. 《Python人工智能从入门到实践》：这是一本涵Python编程和人工智能基础知识的教程，适合初学者。教程内容包含Python基础、数据应对、机器学算法等，并提供丰富的案例代码供读者。

2. 《TensorFlow入门实战》：本教程专注于TensorFlow框架的采用，从环境搭建到深度学模型的构建都有详细的步骤说明。读者可以免费教程中的代码和脚本，边学边练。

3. 《OpenCV图像应对与计算机视觉》：这是一本关于计算机视觉和图像解决的教程，涵了OpenCV库的采用方法。教程内容全面，涵图像应对、特征提取、目标检测等，并提供大量示例代码。

4. 《Scikit-learn机器学实战》：本教程介绍了Scikit-learn库的基本利用方法，以及怎么样运用该库解决实际难题。教程内容丰富涵数据预应对、模型选择、调参优化等，适合有一定编程基础的读者。

5. 《Keras深度学实战》：这是一本介绍Keras框架的教程，内容涵了神经网络的基本概念、模型构建、训练和优化。教程中的代码和脚本都能够免费方便读者实践。

6. 《NLTK自然语言解决入门》：本教程从自然语言应对的基本概念入手，详细介绍了NLTK库的利用方法。内容包含文本应对、词性标注、情感分析等适合对自然语言应对感兴趣的读者。

7. 《PyTorch深度学实战》：这是一本介绍PyTorch框架的教程，从环境搭建到深度学模型的应用，都有详细的讲解。教程中的代码和脚本免费提供，方便读者动手实践。

8. 《R语言数据挖掘与机器学》：本教程以R语言为工具，介绍了数据挖掘和机器学的基本方法。内容涵数据预解决、模型构建、评估和优化等，适合有一定R语言基础的读者。

9. 《Chatbot聊天机器人开发》：这是一本关于聊天机器人开发的教程从基础概念到实际应用都有详细的步骤说明。教程中的代码和脚本都能够免费，帮助读者快速入门。

10. 《人工智能算法与应用》：本教程系统介绍了人工智能的基本算法和应用领域涵遗传算法、神经网络、深度学等。教程内容丰富，适合对人工智能有全面熟悉的读者。