EN5425 / EV4240 · Fall 20262026 가을학기

Setup환경 설정

Nothing is due before the first class — you start this in the Week 1 lab and finish it by the HW0 deadline (Mon 9/14, 23:59 KST), which checks it. Work through it top to bottom with your AI agent beside you — driving an agent through setup is itself the first exercise of the course.첫 수업 전에 해올 것은 없어요 — 1주차 lab에서 시작하고, 이를 점검하는 HW0 마감(9/14 월 23:59 KST) 전까지 끝내면 돼요. AI 에이전트를 옆에 두고 위에서부터 차례대로 진행해 보세요 — 에이전트를 지휘해 환경을 설정하는 것 자체가 이 강의의 첫 번째 연습이에요.

1 · Environment1 · 개발 환경

Python 3.11 in an isolated environment named en5425, created with conda or uv — your choice, but you must be able to export and rebuild it (HW0 checks this from a fresh clone).conda 또는 uv로 만든 en5425라는 이름의 격리된 환경에 Python 3.11을 준비해요 — 어느 쪽이든 좋지만, 환경을 export하고 다시 빌드할 수 있어야 해요 (HW0가 fresh clone에서 이를 확인해요).

# Option A — conda (Miniconda is enough)
conda create -n en5425 python=3.11
conda activate en5425
pip install torch numpy pandas xarray matplotlib
conda env export --from-history > environment.yml   # commit this

# Option B — uv
uv init en5425 --python 3.11 && cd en5425
uv add torch numpy pandas xarray matplotlib
# pyproject.toml + uv.lock are your export — commit both

Configure git with your real name and university email — commit history is graded evidence in this course.git에 실명과 학교 이메일을 설정해 주세요 — 이 강의에서 commit 히스토리는 채점되는 증거예요.

git config --global user.name  "Your Real Name"
git config --global user.email "you@gm.gist.ac.kr"

Editor: VS Code or the editor of your choice — anything you are fast in.Editor: VS Code 또는 손에 익은 편집기 — 빠르게 쓸 수 있는 것이면 무엇이든 좋아요.
AI coding agent (required, at least one): Claude Code, Codex. Agents are mandatory tooling here — and you remain accountable for every line they write (see the AI coding agent policy).AI 코딩 에이전트 (필수, 최소 1개): Claude Code, Codex. 에이전트는 이 강의의 필수 도구예요 — 그리고 에이전트가 쓴 모든 줄에 대한 책임은 여러분에게 있어요 (AI 코딩 에이전트 정책 참고).

2 · Accounts2 · 계정

Create all six by the HW0 deadline; each is used repeatedly from Week 1–3 onward.여섯 개 모두 HW0 마감 전까지 만들어 주세요. 각 계정은 1–3주차부터 계속 사용해요.

Account계정	Where주소	Why / what to do용도 / 할 일
GitHub + SSH key	github.com	Home of your semester repo — code, labs, and capstone work. Graded submissions (tickets, PDF reports) are made on this site after signing in. Add an SSH key: `ssh-keygen -t ed25519`, paste the public key at github.com/settings/keys, verify with `ssh -T git@github.com` (guide).학기 repo가 사는 곳 — 코드·lab·capstone 작업용이에요. 채점 제출물(티켓·PDF 보고서)은 이 사이트에 로그인해 제출해요. SSH key를 추가해요: `ssh-keygen -t ed25519` 실행 후 public key를 github.com/settings/keys에 붙여넣고 `ssh -T git@github.com`으로 확인해요 (가이드).
Weights & Biases	wandb.ai	Experiment tracking, mandatory from Week 2. Free academic tier; run `wandb login` once inside your `en5425` env.실험 추적 도구로, 2주차부터 필수예요. 무료 academic tier가 있어요. `en5425` 환경 안에서 `wandb login`을 한 번 실행해 두세요.
Hugging Face	huggingface.co	Datasets and public checkpoints all semester; your capstone model is released here in Week 15–16. Create a write token under Settings → Access Tokens.학기 내내 dataset과 공개 checkpoint를 여기서 받고, 15–16주차에는 capstone model을 여기에 release해요. Settings → Access Tokens에서 write token을 만들어 두세요.
NASA Earthdata Login	urs.earthdata.nasa.gov	Required for SMAP, HLS, and anything pulled via `earthaccess` from Week 3 onward. Registration is free and instant.3주차부터 SMAP, HLS 등 `earthaccess`로 받는 모든 데이터에 필요해요. 가입은 무료이고 즉시 완료돼요.
Kaggle compute floor기본 GPU	kaggle.com	Free ~30 GPU-hours/week — the course compute floor: every lab and the default capstone fit inside it even if you never touch another GPU. Verify your phone number to unlock GPU sessions.주당 약 30 GPU-hours 무료 — 이것만으로도 이 강의를 끝까지 들을 수 있어요: 다른 GPU를 전혀 쓰지 않아도 모든 lab과 기본 capstone이 이 안에 들어와요. GPU 세션을 열려면 전화번호 인증을 해 주세요.
Google Colab	colab.research.google.com	Secondary free GPU. Sessions are preemptible and time-limited, so practice checkpoint-resume discipline from day one: save checkpoints every N steps to Drive, and write every training script so a restarted session resumes from the last checkpoint instead of starting over.보조 무료 GPU예요. 세션이 선점형이고 시간제한이 있어서, 첫날부터 checkpoint-resume 습관을 들여야 해요: N step마다 checkpoint를 Drive에 저장하고, 세션이 재시작되면 처음부터가 아니라 마지막 checkpoint에서 이어지도록 모든 학습 스크립트를 작성해요.

3 · Your semester repository3 · 학기 repository

Your code and lab/capstone work live in one private GitHub repository that you own.코드와 lab/capstone 작업은 여러분이 소유한 하나의 private GitHub repository에 모여요.

Open the template repo en5425-student-template in the course GitHub organization and click Use this template → Create a new repository. Name it en5425-<your-github-username> and set it to Private.강의 GitHub organization의 템플릿 repo en5425-student-template을 열고 Use this template → Create a new repository를 클릭해요. 이름은 en5425-<your-github-username>으로 하고 Private으로 설정해요.
Invite the instructor as a collaborator (Settings → Collaborators; the instructor's GitHub handle is announced in class and on LMS).담당교수를 collaborator로 초대해요 (Settings → Collaborators; 교수님의 GitHub handle은 수업과 LMS에서 공지돼요).
Clone it over SSH and work in it all semester.SSH로 clone해서 한 학기 내내 그 안에서 작업해요.

your-repo/
├── labs/        # one folder per weekly lab (code, figures)
├── memos/       # weekNN.md — optional ticket drafts (submit the ticket on this site)
├── notes/       # research notes, one per lab
├── project/     # capstone: proposal, milestones, final report
└── hw0/         # the gate assignment

Conventions — these are graded habits, not suggestions:규칙 — 제안이 아니라 채점되는 습관이에요:

Entrance ticket (titled weekNN) submitted on this site by Sunday 13:00 KST (24 h before class); the server timestamp is the submission time.Entrance ticket(weekNN 제목)은 일요일 13:00 KST까지(수업 24시간 전) 이 사이트에 로그인해 제출해요. 서버 시각이 곧 제출 시각이에요.
A research note in notes/ after every lab, using the course template (What I did / What I learned / What confused me / Open questions).매 lab이 끝나면 notes/에 research note를 남겨요. 강의 템플릿 (What I did / What I learned / What confused me / Open questions)을 사용해요.
Commit at every lab checkpoint with informative messages — commit history is part of AI-agent accountability, and one giant "final" commit reads as exactly what it is.모든 lab checkpoint에서 의미 있는 메시지와 함께 commit해요 — commit 히스토리는 AI 에이전트 책임의 일부이고, 하나의 거대한 "final" commit은 딱 그렇게 보여요.
Never commit data or model checkpoints. The template ships a .gitignore that covers data/, *.ckpt, *.pt, and friends — keep it intact.데이터와 model checkpoint는 절대 commit하지 않아요. 템플릿에 data/, *.ckpt, *.pt 등을 덮는 .gitignore가 들어 있어요 — 그대로 유지해 주세요.

4 · Course materials4 · 강의 자료

Lecture notebooks, lab scaffolds, and the smoke test live in the course repo. Clone it once and pull weekly:강의 노트북, lab scaffold, smoke test는 강의 repo에 있어요. 한 번 clone하고 매주 pull해요:

git clone git@github.com:gist-en5425/course.git
cd course && git pull        # run before every session

Never edit inside the clone. Copy notebooks and scaffolds out into your own repo (e.g., into labs/weekNN/) before touching them — local edits will collide with the weekly git pull, and your work belongs in your repository, where it is graded.clone 안에서는 절대 수정하지 마세요. 노트북과 scaffold는 손대기 전에 자신의 repo (예: labs/weekNN/)로 복사해요 — 로컬 수정은 매주의 git pull과 충돌하고, 여러분의 작업은 채점이 이루어지는 여러분의 repository에 있어야 해요.