实现Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法。Adam是一种结合了动量法和RMSprop的优化算法，它为每个参数计算自适应的学习率。

输入描述:

函数`adam_optimizer`接收以下参数：1. f：目标函数2. grad：梯度函数3. x0：初始参数值4. learning_rate：学习率（默认0.001）5. beta1：一阶矩估计的衰减率（默认0.9）6. beta2：二阶矩估计的衰减率（默认0.999）7. epsilon：数值稳定性常数（默认1e-8）8. num_iterations：迭代次数（默认10）

输出描述:

返回一个numpy数组，表示优化后的参数值。

备注:

1.对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。