Grokking-Artificial-Intelligence-Algorithms

手写代码+可视化，把AI算法讲得明明白白

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。

开源 free 设计创意

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GitHub 星标 ★ 431

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类设计创意

开发团队rishal-hurbans

所属国家

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free

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

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★ 431

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2019-05-29 00:00:00

最近更新2026-09-13 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数1

使用教程

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

项目介绍

Grokking-Artificial-Intelligence-Algorithms 是学习教育领域的开源项目，由 rishal-hurbans 开发，2019 年首次发布。

它收录于学习教育分类，该分类目前共有 427 个项目，GitHub 星标数为 431。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-13。开源书籍配套代码，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：自学AI算法时配合书本动手实践。同类可对比的替代方案包括 aima-pseudocode、ML-for-beginners、The-Complete-FAANG-Preparation。

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