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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. 
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एप्लिकेशन में शामिल विषयों में से कुछ हैं:

1) रजिस्टर आवंटन और काम
2) आलसी-कोड-मोशन एल्गोरिथ्म
3) मैट्रिक्स गुणा: एक में गहराई उदाहरण
4) आरएसए विषय 1
5) तंत्रिका नेटवर्क के लिए परिचय
6) तंत्रिका नेटवर्क का इतिहास
7) नेटवर्क आर्किटेक्चर
8) तंत्रिका नेटवर्क के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
9) ज्ञान प्रतिनिधित्व
10) मानव मस्तिष्क
11) एक न्यूरॉन के मॉडल
12) एक निर्देशित ग्राफ के रूप में तंत्रिका नेटवर्क
तंत्रिका नेटवर्क में समय का 13) की अवधारणा
14) तंत्रिका नेटवर्क के अवयव
15) नेटवर्क टोपोलॉजी
16) पूर्वाग्रह न्यूरॉन
17) का प्रतिनिधित्व करना न्यूरॉन्स
18) सक्रियण के आदेश
19) सीखने की प्रक्रिया का परिचय
20) सीखने के मानदंड
21) प्रशिक्षण पैटर्न और शिक्षण इनपुट
22) प्रशिक्षण नमूने का उपयोग
23) सीखने की अवस्था और त्रुटि माप
24) ढाल अनुकूलन प्रक्रियाओं
25) अनुकरणीय समस्याओं आत्म कोडित सीखने की रणनीति परीक्षण के लिए अनुमति
26) Hebbian सीखने नियम
27) आनुवंशिक एल्गोरिथम
28) विशेषज्ञ प्रणालियों
29) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए फजी सिस्टम
30) ज्ञान इंजीनियरिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क
31) फ़ीड आगे नेटवर्क
32) perceptron, backpropagation और इसके वेरिएंट
33) एक एकल परत perceptron
34) रैखिक पृथकत्व
35) एक बहुपरत perceptron
36) लचीला backpropagation
37) एक बहुपरत perceptron की प्रारंभिक विन्यास
38) 8-3-8 एन्कोडिंग समस्या
39) त्रुटि के वापस प्रसार
40) के घटक और एक RBF नेटवर्क की संरचना
41) एक RBF नेटवर्क की सूचना प्रोसेसिंग
42) समीकरण प्रणाली और ढाल रणनीतियों के युग्म
43) केंद्र और RBF न्यूरॉन्स की चौड़ाई
44) बढ़ RBF नेटवर्क स्वचालित रूप से न्यूरॉन घनत्व को समायोजित
45) RBF नेटवर्क और बहुपरत perceptrons तुलना
46) आवर्तक perceptron-जैसे नेटवर्क
47) Elman नेटवर्क
48) प्रशिक्षण आवर्तक नेटवर्क
49) Hopfield नेटवर्क
50) वजन मैट्रिक्स
51) ऑटो संघ और पारंपरिक आवेदन
52) Heteroassociation और तंत्रिका डेटा भंडारण के लिए उपमा
53) सतत Hopfield नेटवर्क
54) परिमाणीकरण
55) Codebook वैक्टर
56) अनुकूली अनुनाद थ्योरी
57) Kohonen आत्म आयोजन Topological मैप्स
58) unsupervised आत्म आयोजन सुविधा मानचित्र
59) लर्निंग वेक्टर परिमाणीकरण निगरानी सीखने के लिए एल्गोरिदम
60) पैटर्न संघों
61) Hopfield नेटवर्क
62) Hopfield नेटवर्क का उपयोग करने के लिए सीमाओं

प्रत्येक विषय आरेख, समीकरणों और बेहतर सीखने और जल्दी समझ के लिए ग्राफिकल निरूपण के अन्य रूपों के साथ पूरा हो गया है।

तंत्रिका नेटवर्क, फजी सिस्टम विभिन्न विश्वविद्यालयों में मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान, एअर इंडिया, कंप्यूटर विज्ञान, मशीन सीखने, इलेक्ट्रिकल, इलेक्ट्रॉनिक्स, ज्ञान इंजीनियरिंग शिक्षा पाठ्यक्रम और प्रौद्योगिकी में डिग्री कार्यक्रम का हिस्सा है।


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