Grokking-Artificial-Intelligence-Algorithms

手写代码+可视化，把AI算法讲得明明白白

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 设计创意 🍴 复刻 135 🐛 待处理 7 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 440
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源书籍配套代码，完全免费，无付费版本。

项目预览

Grokking-Artificial-Intelligence-Algorithms 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类设计创意
开发团队rishal-hurbans
官网地址https://www.manning.com/books/grokking-ai-algorithms-second-edition
GitHubhttps://github.com/rishal-hurbans/Grokking-Artificial-Intelligence-Algorithms
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源书籍配套代码，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,algorithm,ant-colony-optimization,artificial-neural-networks,classification-algorithm,evolutionary-algorithms,generative-ai,generative-art,genetic-algorithm,large-language-models,linear-regression,machine-learning,machine-learning-algorithms,particle-swarm-optimization,python,q-learning,reinforcement-learning,search-algorithm
GitHub 星标★ 440
上线时间2019-05-29 00:00:00
代码更新2026-08-06
仓库体积48.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是《Grokking Artificial Intelligence Algorithms》一书的官方代码仓库，用Python实现书中讲解的各种人工智能算法，包括搜索、优化、机器学习、神经网络等。项目旨在通过直观的示例和可视化帮助读者理解AI算法的核心原理，而不是直接调用现成库。它解决了初学者面对复杂算法时“看得懂公式、写不出代码”的痛点，每个算法都有独立可运行的脚本，并配有清晰的注释。核心能力包括：从零实现经典算法（如A*搜索、遗传算法、强化学习）、提供可视化演示、以及配套书本章节组织代码结构。适合作为学习AI算法的辅助工具，也适合教师用于课堂演示。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 440

使用教程

难度：入门 约 20 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • matplotlib

安装与启动步骤

  1. 1建环境装依赖

    书配套代码，依赖不多。

    python3 -m venv .venv

  2. 2从第一个算法跑起

    先跑迷宫寻路这类可视化强的例子，容易建立直觉。

    python3 maze_astar.py

  3. 3对照章节读代码

    每个文件对应书里一章，边读边改参数看变化。

  4. 4自己实现一遍

    合上书重写一遍，比跑通示例有用。

如何确认成功

你能不看代码把其中一个算法从零写出来，并解释它的时间复杂度和适用条件

注意事项

  • 它是书的配套代码，不是算法库。
  • 示例以教学清晰为目标，性能不是重点。
  • 部分章节依赖额外绘图库，缺了会报错。
  • 算法实现要自己写一遍才能真正掌握。

核心亮点

  • 每个算法独立可运行，代码注释详细，适合边读边练
  • 用简单示例和可视化展示算法步骤，降低理解门槛
  • 覆盖搜索、优化、神经网络等核心AI主题，体系完整

不足之处

  • 代码偏教学演示，性能优化不足，不适合生产环境
  • 依赖书中上下文，脱离书本单独使用效果打折

适用场景

  • 自学AI算法时配合书本动手实践
  • 高校AI课程布置编程作业参考
  • 快速回顾经典算法实现细节

替代项目

aima-pseudocode、ML-for-beginners、The-Complete-FAANG-Preparation

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