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This useful App lists 149 topics with detailed notes, diagrams, equations, formulas & course material, the topics are listed in 10 chapters. The app is must have for all the engineering science students & professionals. 

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You can also blog about engineering technology, innovation, engineering startups,  college research work, institute updates, Informative links on course materials & education programs from your smartphone or tablet or at http://www.engineeringapps.net/. 

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Some of the topics Covered in the app are:

1) Register Allocation and Assignment
2) The Lazy-Code-Motion Algorithm
3) Matrix Multiply: An In-Depth Example
4) Rsa topic 1
5) Introduction to Neural Networks
6) History of neural networks
7) Network architectures
8) Artificial Intelligence of neural network
9) Knowledge Representation
10) Human Brain
11) Model of a neuron
12) Neural Network as a Directed Graph
13) The concept of time in neural networks
14) Components of neural Networks
15) Network Topologies
16) The bias neuron
17) Representing neurons
18) Order of activation
19) Introduction to learning process
20) Paradigms of learning
21) Training patterns and Teaching input
22) Using training samples
23) Learning curve and error measurement
24) Gradient optimization procedures
25) Exemplary problems allow for testing self-coded learning strategies
26) Hebbian learning rule
27) Genetic Algorithms
28) Expert systems
29) Fuzzy Systems for Knowledge Engineering
30) Neural Networks for Knowledge Engineering
31) Feed-forward Networks
32) The perceptron, backpropagation and its variants
33) A single layer perceptron
34) Linear Separability
35) A multilayer perceptron
36) Resilient Backpropagation
37) Initial configuration of a multilayer perceptron
38) The 8-3-8 encoding problem
39) Back propagation of error
40) Components and structure of an RBF network
41) Information processing of an RBF network
42) Combinations of equation system and gradient strategies
43) Centers and widths of RBF neurons
44) Growing RBF networks automatically adjust the neuron density
45) Comparing RBF networks and multilayer perceptrons
46) Recurrent perceptron-like networks
47) Elman networks
48) Training recurrent networks
49) Hopfield networks
50) Weight matrix
51) Auto association and traditional application
52) Heteroassociation and analogies to neural data storage
53) Continuous Hopfield networks
54) Quantization
55) Codebook vectors
56) Adaptive Resonance Theory
57) Kohonen Self-Organizing Topological Maps
58) Unsupervised Self-Organizing Feature Maps
59) Learning Vector Quantization Algorithms for Supervised Learning
60) Pattern Associations
61) The Hopfield Network
62) Limitations to using the Hopfield network

Each topic is complete with diagrams, equations and other forms of graphical representations for better learning and quick understanding. 

Neural network, fuzzy systems is part of Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, electrical, electronics, knowledge engineering education courses and technology degree programs at various universities. 
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L'application fournit une révision rapide et référence aux sujets importants comme une des notes détaillées de cartes flash, il est facile et utile pour l'étudiant ou un professionnel pour couvrir le programme du cours rapidement avant un examen ou entretien pour des emplois.

Suivi de votre apprentissage, définir des rappels, modifier le matériel d'étude, ajouter des sujets préférés, partagez les sujets sur les médias sociaux.

Vous pouvez également un blog sur la technologie de l'ingénierie, l'innovation, le démarrage de l'ingénierie, des travaux de recherche de l'université, des mises à jour de l'institut, des liens d'information sur le matériel de cours et des programmes d'éducation à partir de votre smartphone ou tablette ou à http://www.engineeringapps.net/.

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Certains des sujets abordés dans l'application sont:

1) Inscription Allocation et affectation
2) Le Lazy-Code-Motion Algorithme
3) Matrice Multipliez: un exemple en profondeur
4) Rsa sujet 1
5) Introduction aux réseaux neuronaux
6) Histoire des réseaux de neurones
7) les architectures de réseau
8) Intelligence Artificielle du réseau neuronal
9) Représentation des connaissances
10) Human Brain
11) Modèle d'un neurone
12) Neural Network comme un graphe orienté
13) La notion de temps dans les réseaux neuronaux
14) Composants des réseaux neuronaux
15) Réseau Topologies
16) Le neurone de polarisation
17) neurones Représenter
18) Ordre d'activation
19) Introduction au processus d'apprentissage
20) Paradigmes de l'apprentissage
21) les modèles de formation et d'entrée de l'enseignement
22) En utilisant des échantillons de formation
23) courbe d'apprentissage et de mesure d'erreur
24) les procédures d'optimisation de gradient
25) Des exemples de problèmes permettent de tester des stratégies d'auto-apprentissage codé
26) Hebbian règle d'apprentissage
27) Algorithmes génétiques
28) Les systèmes experts
29) Fuzzy Systems pour l'ingénierie des connaissances
30) Neural Networks pour l'ingénierie des connaissances
31) Réseaux Feed-forward
32) Le perceptron, rétropropagation et ses variantes
33) Un perceptron simple couche
34) séparabilité linéaire
35) un perceptron multicouches
36) rétropropagation Resilient
37) La configuration initiale d'un perceptron multicouche
38) Le problème de codage 8-3-8
39) propagation Retour d'erreur
40) Les composants et la structure d'un réseau RBF
41) Traitement de l'information d'un réseau RBF
42) Les combinaisons de système d'équations et des stratégies de gradient
43) centres et largeurs de neurones RBF
44) Les réseaux de RBF Growing ajustent automatiquement la densité des neurones
45) La comparaison des réseaux RBF et perceptrons multicouches
46) réseaux perceptron-like récurrentes
47) Réseaux de Elman
48) réseaux récurrents de formation
49) Réseaux de Hopfield
50) Matrice de poids
51) association automatique et l'application traditionnelle
52) Heteroassociation et analogies avec le stockage des données neuronal
53) réseaux de Hopfield continus
54) Quantification
55) vecteurs Codebook
56) théorie de la résonance adaptative
57) Kohonen auto-organisation cartes topologiques
58) Unsupervised Fonction d'auto-organisation Plans
59) Learning Vector Quantization Algorithmes pour l'apprentissage supervisé
60) Associations de motif
61) Le Réseau Hopfield
62) Limites à l'utilisation du réseau Hopfield

Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et la compréhension rapide.

réseau de neurones, les systèmes flous fait partie des programmes d'études technologiques Cerveau et sciences cognitives, AI, de l'informatique, l'apprentissage machine,, l'électronique, des cours de formation de l'ingénierie des connaissances électriques et dans diverses universités.


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