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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. 

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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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Einige der Themen in der App abgedeckt sind:

1) Register Zuweisung und Zuteilung
2) Der Lazy-Kodex-Motion-Algorithmus
3) Matrix Multiply: Eine eingehende Beispiel
4) Rsa Thema 1
5) Überblick über Neuronale Netze
6) Geschichte von neuronalen Netzen
7) Netzwerkarchitekturen
8) Künstliche Intelligenz des neuronalen Netzes
9) Wissensrepräsentation
10) Human Brain
11) Modell eines Neurons
12) Neural Network als gerichteter Graph
13) Der Begriff der Zeit in neuronalen Netzen
14) Die Komponenten von neuronalen Netzen
15) Netzwerktopologien
16) Die Bias-Neuron
17), die Neuronen
18) Reihenfolge der Aktivierung
19) Einführung in die Lernprozess
20) Paradigmen des Lernens
21) Trainingsmuster und Lerneingang
22) Mit Trainingsproben
23) Lernkurve und Fehlermessung
24) Gradient Optimierungsverfahren
25) Beispielhafte Probleme lassen für die Prüfung selbst codiert Lernstrategien
26) Hebbian Lernregel
27) Genetische Algorithmen
28) Expertensysteme
29) Fuzzy-Systeme für Knowledge Engineering
30) Neuronale Netze für Knowledge Engineering
31) Feed-Forward-Networks
32) Die perceptron, Backpropagation und seine Varianten
33) Eine einzelne Schicht Perceptron
34) Lineare Trennbarkeit
35) Ein mehrschichtiges Perzeptron
36) Resilient Backpropagation
37) Anfängliche Konfiguration eines mehrschichtigen Perzeptrons
38) Das 8-3-8-Kodierungsproblem
39) Zurück Ausbreitung von Fehler
40) Die Komponenten und die Struktur eines RBF-Netz
41) Die Informationsverarbeitung eines RBF-Netzwerk
42) Kombinationen von Gleichungssystem und Gradienten Strategien
43) Zentren und Breiten von RBF-Neuronen
44) Wachsende RBF-Netzwerke passen sich automatisch das Neuron Dichte
45) Der Vergleich RBF-Netze und Multilayer-Perceptrons
46) Recurrent perceptron artige Netzwerke
47) Elman-Netze
48) Ausbildung rezidivierenden Netzwerke
49) Hopfieldnetze
50) Gewicht Matrix
51) Auto Verband und traditionelle Anwendung
52) Heteroassoziation und Analogien zur neuronalen Datenspeicherung
53) Kontinuierliche Hopfieldnetze
54) Quante
55) Kodebuchvektoren
56) Adaptive Resonance Theory
57) Kohonen Self-Organizing topologische Karten
58) Unbeaufsichtigte Selbstorganisierende Merkmalskarten
59) Learning Vektorquantisierung Algorithmen für überwachtes Lernen
60) Muster Verbände
61) Die Hopfieldnetzwerk
62) Einschränkungen bei der Verwendung des Hopfieldnetzwerk

Jedes Thema ist komplett mit Grafiken, Gleichungen und andere Formen der grafischen Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis.

Neuronales Netz, Fuzzy-Systeme ist ein Teil des Gehirns und der Kognitionswissenschaften, AI, Informatik, maschinelles Lernen, Elektro-, Elektronik-, Knowledge Engineering Bildungskurse und Technik-Studiengänge an verschiedenen Universitäten.


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