آدم هو اختصار لـ Adaptive Moment Estimation (تقدير اللحظة التكيفية)، وهو خوارزمية لتحسين التدرج من الدرجة الأولى، وهو مناسب بشكل خاص للتعامل مع البيانات واسعة النطاق ومشاكل تحسين المعلمات. تم اقتراحه من قبل Diederik P. Kingma و Jimmy Ba في عام 2014، وتم نشره في ورقة مؤتمر ICLR لعام 2015 "آدم: طريقة للتحسين العشوائي".

خوارزمية آدم هي خوارزمية تحسين تعتمد على التدرج من الدرجة الأولى للوظائف الهدف العشوائية، والتي تعتمد على التقدير التكيفي للعزوم منخفضة الدرجة. تعتبر هذه الطريقة سهلة التنفيذ، وفعالة حسابيًا، وتتطلب القليل من الذاكرة، وهي ثابتة على مقياس التدرجات القطري، مما يجعلها مناسبة تمامًا للمشكلات التي تحتوي على كميات كبيرة من البيانات و/أو المعلمات. وتُطبق هذه الطريقة أيضًا على الأشياء غير الثابتة والمشاكل ذات التدرجات الصاخبة جدًا و/أو المتفرقة. تتمتع المعلمات الفائقة بتفسيرات بديهية وعادةً لا تتطلب الكثير من الضبط.