以下の課題から，1つを選択します．
車の自動運転AIを作成し，最終日にトーナメント形式で対戦を行い順位を付けます．
参考：教科書（3.8節）「自動運転学習で競争しよう」
教科書の演習問題の中から，★★，もしくは★★★のものを1つ以上選んで解きます．
よりチャレンジングな課題に取り組みたい学生には，Unityを使って，ゲームAI・人工生命の面白い応用を創ってもらいます．
コードは伊庭研究室のGitHubに掲載しています。
自動運転
ニューラルネットワークの学習 (4.4節)
バックプロパゲーションによる3次元倒立振子
https://github.com/ibalaboratory/inverted-pendulum
エアーホッケーでAIと対戦してみよう(4.7節)
ニューロ進化によるエアーホッケーのゲームAI
https://github.com/ibalaboratory/air-hockey
ロボットの動き(人工生命の４足歩行)を進化させよう (5.3節)
遺伝的アルゴリズムによる４足歩行の学習
https://github.com/ibalaboratory/quadrupedal
車の形状の進化 (5.4節)
進化計算による形状学習
https://github.com/ibalaboratory/carevo-proj
球体に色付けしよう(5.6節)
対話型進化計算によるデザイン
https://github.com/ibalaboratory/interactive-ball-design
アリの知恵 (6.1節)
アリによるフェロモントレイルのシミュレーション
https://github.com/ibalaboratory/ant-trail
橋を作るアリ (6.4節)
利他行動のシミュレーション
https://github.com/ibalaboratory/antbridge
Boidのシミュレーション (7.1節)
鳥と魚の群行動のシミュレータ
https://github.com/ibalaboratory/boids-simulation
鳥と魚の群れを制御しよう (7.2, 7.3節)
Couzinアルゴリズム のシミュレーション
https://github.com/ibalaboratory/couzin-algorithm
鳥や魚のメタヒューリスティックス (7.5節)
PSO(Particle Swarm Optimization)の最適化シミュレータ
https://github.com/ibalaboratory/visual-pso
Braitenbergビークル (8.2節, 8.3節)
Braitenbergビークルのシミュレーション
教科書やセットアップ時のトラブル例を参照してください．