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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. 

The app provides quick revision and reference to the important topics like a detailed flash card notes, it makes it easy & useful for the student or a professional to cover the course syllabus quickly before an exams or interview for jobs. 

Track your learning, set reminders, edit the study material, add favorite topics, share the topics on social media. 

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/. 

Use this useful engineering app as your tutorial, digital book, a reference guide for syllabus, course material, project work, sharing your views on the blog. 

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. 
La aplicación es gratuita un manual completo de la red neuronal, sistemas difusos que cubren temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs en el curso. Descargar la aplicación como material de referencia y libros digitales para el Cerebro y Ciencias Cognitivas, AI, la informática, aprendizaje automático, los programas de ingeniería del conocimiento y titulaciones.

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La aplicación proporciona la revisión rápida y la referencia a los temas importantes como unas detalladas notas de tarjetas flash, que hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional para cubrir el programa del curso rápidamente antes de un examen o entrevista de trabajo.

El seguimiento de su aprendizaje, establecer recordatorios, editar el material de estudio, añadir temas favoritos, compartir los temas en los medios sociales.

También puede blog acerca de la tecnología de la ingeniería, la innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajos de investigación de la universidad, instituto actualizaciones, enlaces informativos sobre los materiales del curso y los programas de educación de su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.

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Algunos de los temas tratados en la aplicación son:

1) Registrarse distribución y asignación
2) El Lazy-Code-Motion Algoritmo
3) Multiplicar la matriz: un ejemplo en Profundidad
4) Tema 1 Rsa
5) Introducción a las Redes Neuronales
6) Historia de las redes neuronales
7) arquitecturas de red
8) Inteligencia Artificial de la red neuronal
9) Representación del Conocimiento
10) Cerebro Humano
11) Modelo de una neurona
12) red neuronal como un grafo dirigido
13) El concepto de tiempo en las redes neuronales
14) Los componentes de las redes neuronales
15) Las topologías de red
16) La neurona sesgo
17) Representación de las neuronas
18) Orden de activación
19) Introducción al proceso de aprendizaje
20) Los paradigmas de aprendizaje
21) patrones de formación y entrada de Enseñanza
22) El uso de muestras de entrenamiento
23) curva de aprendizaje y la medición de error
24) procedimientos de optimización del gradiente
25) Los ejemplos de problemas permiten probar estrategias de aprendizaje auto-coded
26) norma aprendizaje de Hebb
27) Algoritmos Genéticos
28) Los sistemas expertos
29) Sistemas Difusos de Ingeniería del Conocimiento
30) Redes Neuronales de Ingeniería del Conocimiento
31) Las redes de alimentación hacia adelante
32) El perceptrón, backpropagation y sus variantes
33) un perceptrón de capa única
34) La separabilidad lineal
35) Un perceptrón multicapa
36) Retropropagación Resilient
37) La configuración inicial de un perceptrón multicapa
38) La codificación problema 8-3-8
39) retropropagación del error
40) Los componentes y la estructura de una red RBF
41) Tratamiento de la información de una red RBF
42) Las combinaciones de sistema de ecuaciones y las estrategias de gradiente
43) Centros y anchuras de las neuronas RBF
44) las redes RBF Cultivo ajustan automáticamente la densidad de neuronas
45) La comparación de las redes RBF y perceptrones multicapa
46) Las redes recurrentes perceptrón
47) Redes Elman
48) Formación redes recurrentes
49) las redes de Hopfield
50) matriz Peso
51) La asociación automática y aplicación tradicional
52) Heteroassociation y analogías para el almacenamiento de datos neuronal
53) redes continuas Hopfield
54) Cuantificación
55) los vectores de Libro de Códigos
56) teoría de la resonancia adaptativa
57) Kohonen auto-organización de mapas topológicos
Mapas 58) en el interior de auto-organización de funciones
59) El aprendizaje de cuantificación vectorial Algoritmos para el aprendizaje supervisado
60) Las asociaciones de patrón
61) La Red de Hopfield
62) Las limitaciones a la utilización de la red de Hopfield

Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y la comprensión rápida.

de redes neuronales, sistemas difusos es parte de Cerebro y Ciencias Cognitivas, AI, la informática, aprendizaje automático, la electrónica, la educación, cursos de ingeniería del conocimiento eléctricos y programas de grado de tecnología en varias universidades.


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