Everyone

faadooengineers.com

Ice Cream Sandwich

The app is a complete free handbook of Neural network, fuzzy systems which cover important topics, notes, materials, news & blogs on the course. Download the App as a reference material & digital book for Brain and Cognitive Sciences, AI, computer science, machine learning, knowledge engineering programs & degree courses. 

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. 
O aplicativo é um manual livre completa de rede neural, sistemas fuzzy que cobrem tópicos importantes, notas, materiais, notícias e blogs sobre o curso. Baixe o aplicativo como um material de referência e livros digitais para o Cérebro e Ciências Cognitivas, AI, ciência da computação, aprendizagem de máquina, programas de engenharia de conhecimento e cursos de graduação.

Esta App útil lista 149 tópicos com detalhada notas, diagramas, equações, fórmulas e material do curso, os tópicos são listados em 10 capítulos. O aplicativo é deve ter para todos os estudantes de ciências de engenharia e profissionais.

O aplicativo fornece revisão rápida e referência aos temas importantes, como um detalhado notas cartão flash, que torna mais fácil e útil para o estudante ou um profissional para cobrir o programa do curso rapidamente antes de um exame ou entrevista de emprego.

Acompanhe o seu aprendizado, definir lembretes, editar o material de estudo, adicionar temas favoritos, compartilhar os temas em mídia social.

Você também pode blog sobre tecnologia de engenharia, inovação, startups de engenharia, trabalho de pesquisa da faculdade, atualizações instituto, links informativos sobre os materiais do curso e programas de educação a partir do seu smartphone ou tablet ou no http://www.engineeringapps.net/.

Use este aplicativo de engenharia útil como o seu tutorial, livro digital, um guia de referência para o programa, o material do curso, trabalho de projecto, partilhando a sua opinião sobre o blog.

Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:

1) Registo e Alocação
2) O Código preguiçoso-Motion Algorithm
3) Matrix Multiply: Um Exemplo In-Depth
4) tópico Rsa 1
5) Introdução às Redes Neurais
6) História de redes neurais
7) arquiteturas de rede
8) Inteligência Artificial de rede neural
9) Representação do Conhecimento
10) Cérebro humano
11) Modelo de um neurônio
12) Rede Neural como um grafo direcionado
13) O conceito de tempo em redes neurais
14) Componentes de redes neurais
15) topologias de rede
16) O neurônio bias
17) neurônios Representando
18) Ordem de activação
19) Introdução ao processo de aprendizagem
20) Paradigmas de aprendizagem
21) padrões de formação e entrada de Ensino
22) Usando amostras de treinamento
23) curva de aprendizado e medição de erro
24) procedimentos de optimização de inclinação
25) problemas exemplares permitem testar estratégias de aprendizagem auto-codificado
26) regra de aprendizagem Hebbian
27) Algoritmos Genéticos
28) Os sistemas especialistas
29) sistemas fuzzy para Engenharia do Conhecimento
30) Redes Neurais para Engenharia do Conhecimento
31) Redes feed-forward
32) O perceptron, backpropagation e suas variantes
33) Um único perceptron de camada
34) Separabilidade Linear
35) Um perceptron multicamadas
36) Backpropagation Resilient
37) A configuração inicial de um perceptron multicamada
38) O problema de codificação 8-3-8
39) propagação traseira de erro
40) Componentes e estrutura de uma rede RBF
41) O processamento da informação de uma rede RBF
42) Combinações de sistema de equações e estratégias de gradiente
43) Centros e larguras de neurônios RBF
44) crescentes redes RBF ajustar automaticamente a densidade de neurônios
45) Comparando redes RBF e perceptrons multicamadas
46) As redes perceptron-like recorrentes
47) Redes de Elman
48) Redes de formação recorrente
49) redes de Hopfield
50) Peso da matriz
51) A associação Auto e aplicação tradicional
52) Heteroassociation e analogias para armazenamento de dados neural
53) Hopfield redes contínuas
54) Quantização
55) Os vectores da tabela de codificação
56) Adaptive Teoria de Ressonância
57) Kohonen Self-Organizing Maps topológicos
Mapas 58) Unsupervised de auto-organização de recursos
59) Aprendizagem quantização vetorial Algoritmos para aprendizagem supervisionada
60) Associações Padrão
61) A Rede de Hopfield
62) Limitações à utilização da rede de Hopfield

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para uma melhor aprendizagem e compreensão rápida.

rede neural, sistemas fuzzy é parte do Cérebro e Ciências Cognitivas, AI, ciência da computação, aprendizagem de máquina,, eletrônicos, cursos de educação de engenharia do conhecimento elétrica e programas de graduação de tecnologia em várias universidades.


Neural network fuzzy systems

Última Versão de Neural network fuzzy systems

Outras versões