EN5425 / EV4240 · Fall 20262026 가을학기
Read this page in full before the add/drop deadline. It states, without softening, what the course demands, how every point is earned, and the rules you are agreeing to by staying enrolled.수강정정 기한 전에 이 페이지를 끝까지 읽어 주시기 바랍니다. 이 강의가 요구하는 것, 모든 점수가 부여되는 방식, 그리고 수강을 유지함으로써 동의하게 되는 규칙을 에두르지 않고 그대로 적었습니다.
| What you submit | Due | Format | Which weeks |
|---|---|---|---|
| Entrance ticket (on the week's paper) | Sun 13:00 | text, written on the Journal Club page | W1–7, W9–12 (W1's is due with W2's on 9/6) |
| Research note (your lab work) | Sun 23:59 | PDF ≤ 5 MB | W1–7, W9–12 |
| Book summary — 1 page, handwritten, no AI | Sun 23:59 | scan/photo → PDF | theory weeks W2–7, W9 |
| Video summary — 0.5 page | Sun 23:59 | W2–7, W9–12 | |
| Reading quiz (nothing to submit) | Mon 13:00 | in class, closed book | W2–7, W9–12 |
| Group slides — only if drawn as presenter | in class | PDF ≤ 3 MB, Presentations tab | your drawn weeks |
Exceptions: Week 1 orientation (nothing due beforehand) · Week 8 proposal (PDF due Sun 11/1 13:00, pitches 11/2) · Oct 19 closed-book Book Check (Goodfellow 5/6/9/10 + d2l 11) · December sessions led by Dr. Budamala · milestones M1 12/4 · M2 12/9 · M3 12/13 · final recorded demo + release 12/16, all 23:59.
| 제출물 | 마감 | 형식 | 해당 주차 |
|---|---|---|---|
| 입장 티켓 (그 주 논문) | 일 13:00 | 저널클럽 페이지에서 텍스트 작성 | 1–7·9–12주 (1주차분은 2주차분과 함께 9/6) |
| 연구노트 (실습 기록) | 일 23:59 | PDF ≤ 5 MB | 1–7·9–12주 |
| 북 정리 — 1페이지, 손글씨·AI 금지 | 일 23:59 | 스캔/촬영 → PDF | 이론 주간 2–7·9주 |
| 영상 정리 — 0.5페이지 | 일 23:59 | 2–7·9–12주 | |
| 리딩 퀴즈 (제출물 없음) | 월 13:00 | 수업 중 closed-book | 2–7·9–12주 |
| 그룹 발표자료 — 발표자로 뽑힌 주만 | 수업 중 | PDF ≤ 3 MB, 발표 탭 | 추첨된 주 |
예외: 1주차 오리엔테이션(선행 제출 없음) · 8주차 제안서(PDF, 11/1 일 13:00 마감·발표 11/2) · 10/19 closed-book 교과서 점검(Goodfellow 5·6·9·10 + d2l 11) · 12월 세션은 Budamala 박사 진행 · 마일스톤 M1 12/4 · M2 12/9 · M3 12/13 · 최종 녹화 데모+릴리스 12/16, 모두 23:59.
This course is taught at the level of a first-semester PhD course and is deliberately demanding. Plan for 8–12 hours per week outside of class, every week: one research paper weekly with an entrance ticket due Sunday 13:00 and a closed-book quiz at 13:00 Monday (30% of your grade with discussion roles); hands-on labs whose threads continue between sessions, closed by a Sunday-night packet (research-note PDF, plus a handwritten 1-page book summary on theory weeks and a 0.5-page video summary); and a semester project (60%) in which you will fine-tune, evaluate, document, and publicly release a small geospatial or weather/climate foundation model — graded milestones start with the Week 8 proposal (M1–M3 follow in December). The material compounds: each week's lab is a component of your capstone, and falling one week behind means falling behind on your own model. Week 1 includes an ungraded readiness check and HW0, an ungraded starter project that together give you an honest measurement of what this course will cost you; I ask you to trust that measurement and decide accordingly before the add/drop deadline. Students who commit will leave with a released model, a public engineering portfolio, and research-grade habits; students who cannot commit this particular semester should take the prerequisite coursework first and return — a decision I will always respect and support.이 강의는 박사과정 1학기 수준으로 진행되며, 의도적으로 높은 강도를 유지합니다. 매주 수업 외 8–12시간을 계획하시기 바랍니다: 매주 논문 한 편의 entrance ticket을 일요일 13:00까지 제출하고 월요일 13:00 closed-book 퀴즈를 보며(토론 역할 포함 성적의 30%), lab의 흐름은 수업 사이에도 이어져 일요일 밤 패킷(연구노트 PDF + 이론 주간의 손글씨 북 정리 1p + 영상 정리 0.5p)으로 마무리되고, 학기 프로젝트(60%)에서는 소형 지리공간 또는 기상/기후 foundation model을 fine-tuning하고 평가하고 문서화하여 공개 release하게 되며, 채점되는 milestone은 8주차 proposal부터 시작됩니다 (M1–M3는 12월). 이 과목의 내용은 누적됩니다: 매주의 lab이 capstone의 구성 요소이므로, 한 주 뒤처지는 것은 곧 자신의 모델에서 뒤처지는 것입니다. 1주차에는 무채점 준비도 점검과 무채점 스타터 프로젝트(HW0)가 있으며, 이 둘은 이 강의가 여러분에게 요구할 비용을 정직하게 측정해 줍니다. 그 측정을 신뢰하고 수강정정 기한 전에 결정해 주시기 바랍니다. 끝까지 해내는 학생은 release된 모델, 공개 엔지니어링 포트폴리오, 연구 수준의 습관을 얻게 됩니다. 이번 학기에 그만큼의 시간을 낼 수 없는 학생은 선수 과목을 먼저 듣고 다시 돌아오시기 바랍니다 — 그 결정은 언제나 존중하고 지지합니다.
AI coding agents (Claude Code, Codex, or equivalent) are required tools in this course: every lab and the capstone assume you are working alongside an agent, and learning to direct one effectively — decomposing problems, specifying interfaces, reviewing generated code critically — is an explicit learning objective. The corresponding obligation is absolute: you are personally accountable for every line of code you submit, whoever or whatever wrote it. You must be able to explain what any line does, why it is there, and what would break if it changed. I reserve the right to conduct a brief oral defense of any submission at any time; inability to explain your own repository is treated identically to submitting work that is not yours, and repeated failures will be referred under the university's academic integrity procedures. Each substantial submission must include a short disclosure of which tools you used and how. Agents are prohibited only where explicitly stated: the Week 1 readiness check, the Oct 19 Book Check, the handwritten textbook summaries, and any in-class assessment designated closed-book. The standard, stated plainly: use the strongest tools available, and understand everything you ship — that combination, not either half alone, is what this course trains.AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex 또는 동급 도구)는 이 강의의 필수 도구입니다: 모든 lab과 capstone은 에이전트와 함께 작업하는 것을 전제로 하며, 에이전트를 효과적으로 지휘하는 법 — 문제 분해, 인터페이스 명세, 생성된 코드의 비판적 검토 — 자체가 명시적인 학습 목표입니다. 그에 상응하는 의무는 절대적입니다: 제출하는 모든 코드에 대해, 누가 또는 무엇이 작성했든 본인이 전적으로 책임집니다. 어떤 줄이 무슨 일을 하는지, 왜 거기에 있는지, 바뀌면 무엇이 깨지는지 설명할 수 있어야 합니다. 담당교수는 언제든 어떤 제출물에 대해서든 짧은 구술 방어(oral defense)를 실시할 권리를 보유합니다. 자신의 repository를 설명하지 못하는 것은 본인의 것이 아닌 결과물을 제출한 것과 동일하게 취급되며, 반복될 경우 학교의 연구윤리 절차에 회부됩니다. 모든 주요 제출물에는 어떤 도구를 어떻게 사용했는지에 대한 짧은 공개(disclosure)를 포함해야 합니다. 에이전트가 금지되는 곳은 명시된 경우뿐입니다: 1주차 준비도 점검, 10/19 교과서 점검, 손글씨 교과서 정리, 그리고 closed-book으로 지정된 수업 내 평가. 기준을 분명히 말하면 이렇습니다: 사용할 수 있는 가장 강력한 도구를 쓰되, 자신이 내놓는 모든 것을 이해할 것 — 어느 한쪽만이 아니라 이 둘의 결합이 이 강의가 훈련하는 것입니다.
| Component항목 | Weight비중 | How it is earned평가 방식 |
|---|---|---|
| Attendance — 10%출석 — 10% | ||
| Attendance출석 | 10% | Sign-in every session. The 3-hour block is the course; there is no recorded substitute.매 수업 출석을 확인합니다. 3시간 수업 자체가 이 강의이며, 녹화 대체는 없습니다. |
| Paper discussion — 30%논문 토론 — 30% | ||
| Entrance ticketsEntrance ticket | 15% | 11 ticket opportunities (Weeks 1–7 and 9–12; none in proposal Week 8 or the async sprint weeks). Best 10 count at 1.5% each. The Week 1 ticket is non-droppable — it is the course's first commitment signal. Due 24 h before class, signed in on this site and submitted and written on the Journal Club page (content visible to instructor/TA only; classmates see who submitted).총 11회의 ticket 기회가 있습니다 (1–7주차와 9–12주차; proposal 주간인 8주차와 원격 스프린트 주간에는 없습니다). 상위 10개를 각 1.5%로 반영합니다. 1주차 ticket은 drop할 수 없습니다 — 이 강의의 첫 번째 약속 신호이기 때문입니다. 수업 24시간 전까지 이 사이트 로그인에서 제출하며, Journal Club 페이지에서 작성합니다 (내용은 교수·조교만 열람, 동료에게는 제출 여부만 보입니다). |
| Reading quizzes읽기 퀴즈 | 6% | 10 closed-book quizzes at the top of class (Weeks 2–7 and 9–12): 3 questions on the week's reading, answers swapped and graded by a peer on the spot; pass = 2 of 3. Best 8 count at 0.75% each, pass/fail.수업 시작 직후 closed-book 퀴즈를 10회 실시합니다 (2–7주차와 9–12주차): 그 주 읽기자료에 대한 3문항을 풀고, 답안을 옆 사람과 교환하여 그 자리에서 채점합니다. 2문항 이상 맞히면 pass입니다. 상위 8회를 각 0.75%로 반영하며 pass/fail입니다. |
| Discussion leadership토론 리드 | 9% | Every journal-club week the groups are reshuffled and two roles are drawn at random per group, revealed at 13:00 on class day: the leader moderates the 30-minute discussion; the presenter synthesizes the group's answers and presents them to the class. Anyone can be drawn, so everyone prepares; across the semester each student serves several times. Graded on preparation, technical accuracy, and the discussion/presentation you deliver when drawn. (Week 2: instructor co-moderates to model the format.)저널클럽 주마다 그룹을 새로 섞고, 그룹별로 두 역할을 랜덤 추첨해 수업 당일 13:00에 공개합니다: 리더는 30분 토론을 진행하고, 발표자는 그룹의 답변을 정리해 전체 앞에서 발표합니다. 누구든 뽑힐 수 있으므로 전원이 준비해야 하며, 학기 동안 각자 여러 번 역할을 맡게 됩니다. 뽑힌 날의 준비도·정확성·토론과 발표의 질로 평가합니다. (2주차는 교수가 함께 진행하며 포맷을 시범 보입니다.) |
| Project — 60%프로젝트 — 60% | ||
| Lab portfolioLab 포트폴리오 | 20% | Research notes 12% — 11 graded lab notes (Weeks 1–7 and 9–12); best 10 count at 1.2% each. The labs are the capstone skill acquisition; the notes are the evidence. Textbook summaries 5% — on theory weeks (W2–7, W9) a matched chapter of Goodfellow, Deep Learning / d2l.ai is assigned; submit a 1-page summary by Sunday 23:59. Pass/fail; best 5 of 7 count at 1% each. Summaries must be HANDWRITTEN (scan or photograph to PDF) and are the one place in this course where AI tools are strictly forbidden — this is deliberate closed-book muscle for the Week-9 book-based check. If AI use is detected, all textbook summaries for the semester are zeroed and the case is referred under university procedures, up to a course grade of F. Video summaries 3% — each teaching week (W2–7, W9–12) assigns one topic-matched video from a trusted institution (3Blue1Brown, Stanford, MIT, DeepMind, ECMWF, NASA …); submit a 0.5-page summary PDF by Sunday 23:59. Pass/fail; best 6 of 10 count at 0.5% each.연구노트 12% — 채점되는 lab note 11개 (1–7주차와 9–12주차) 중 상위 10개를 각 1.2%로 반영합니다. lab은 capstone 기술의 습득 과정이고, note는 그 증거입니다. 교과서 정리 5% — 이론 주간(2–7주차, 9주차)에는 그 주 주제와 맞는 Goodfellow Deep Learning / d2l.ai 챕터가 배정되며, 1페이지 정리를 일요일 23:59까지 제출합니다. pass/fail이며 7회 중 상위 5회를 각 1%로 반영합니다. 정리는 반드시 손글씨로 작성(스캔 또는 촬영해 PDF로 제출)해야 하고, 이 과목에서 유일하게 AI 도구 사용이 전면 금지되는 과제입니다 — 교과서 기반 점검(중간고사 주간)을 위한 의도적인 closed-book 훈련입니다. AI 사용이 적발되면 해당 학기 교과서 정리 전체가 0점 처리되고 학칙 절차에 회부되며, 과목 F까지 처리될 수 있습니다. 영상 정리 3% — 수업 주간(2–7·9–12주차)마다 신뢰 기관 (3Blue1Brown·Stanford·MIT·DeepMind·ECMWF·NASA 등)의 주제 맞춤 영상 1편이 배정되며, 0.5페이지 정리 PDF를 일요일 23:59까지 제출합니다. pass/fail이며 10회 중 상위 6회를 각 0.5%로 반영합니다. |
| Proposal (Week 8)Proposal (8주차) | 5% | 2-page proposal + pitch. Graded on evaluation-first design and compute-budget realism, not ambition.2페이지 proposal + pitch. 야심이 아니라 평가 우선 설계와 컴퓨팅 예산의 현실성으로 채점합니다. |
| Milestones M1–M3Milestone M1–M3 | 15% | 5% each, end of Weeks 13 / 14 / 15. Graded on process quality: frozen data and eval before results, CI green, honest interim tables — the design that prevents demo-week heroics.각 5%, 13 / 14 / 15주차 말에 제출합니다. 과정의 품질로 채점합니다: 결과보다 먼저 고정된 데이터와 평가, CI green, 정직한 중간 결과표 — demo 주간의 무리수를 막는 설계입니다. |
| Final deliverable최종 산출물 | 20% | Release quality 8% (the README quickstart must run from a fresh clone) · report + model card 7% (honest baselines, ablation, specific limitations) · demo 5%. A rigorously evaluated negative result can earn full marks — the rubric rewards rigor, not leaderboard position.Release 품질 8% (README quickstart가 fresh clone에서 실행되어야 합니다) · 보고서 + model card 7% (정직한 baseline, ablation, 구체적인 한계) · demo 5%. 엄밀하게 평가된 부정적 결과도 만점을 받을 수 있습니다 — 루브릭은 리더보드 순위가 아니라 엄밀함에 보상합니다. |
weekNN. Ticket content is private — read by the instructor and TA only; the class sees just who has submitted on the prep board. You may withdraw and resubmit until it is graded. Written on the course
site's Journal Club tab alongside your cohort card photo, so the whole class reads each
other's takes before discussion, consistent with the course's work-in-public philosophy. Agents may be used to
interrogate the paper, but the critique must be specific enough that it could not have been written without reading —
spot-checked by cold-calling in class.Entrance ticket 형식 (최대 1페이지): 3문장 요약 · 실질적 비판 1개 · 자신의 capstone과의 연결 1개 ·
정말로 답을 알고 싶은 질문 1개. 이름 규칙은 그대로입니다 — 각 ticket의 제목은 weekNN.md입니다. 제출은 git push가 아니라 이 사이트에 로그인해서 합니다.
Ticket은 설계상 공개입니다 — 각 ticket은 cohort 카드 사진과 함께 강의 사이트의
Journal Club 탭에 게시되어, 토론 전에 학급 전체가 서로의 관점을 읽습니다. 이는 이 강의의
work-in-public 철학과 일치하는 방식입니다. 논문을 파고드는 데 에이전트를 사용해도 되지만, 비판은 논문을 읽지 않고는
쓸 수 없을 만큼 구체적이어야 합니다 — 수업 중 cold-call로 무작위 검증합니다.The project running through the whole semester is a single capstone: by default every student fine-tunes and rigorously evaluates a public foundation model (e.g., OlmoEarth-Nano, Presto, or a small weather/climate FM) on a real environmental downstream task — honest baselines, spatially and temporally disjoint splits, one genuine ablation, a model card, and a public release of code and weights under your own name. Pretraining a foundation model from scratch is reserved for the HydroAI lab team project and is not the default path. Milestones: proposal in Week 8, M1–M3 in Weeks 13–15, demo and release in Week 16. Full specification, tracks, and rubric: Capstone.학기 전체를 관통하는 프로젝트는 하나의 capstone입니다: 기본적으로 모든 학생은 공개 foundation model을 fine-tuning하고 엄밀하게 평가합니다 (예: OlmoEarth-Nano, Presto, 또는 소형 기상/기후 FM). 실제 환경 downstream task를 대상으로 — 정직한 baseline, 공간적·시간적으로 분리된 split, 진짜 ablation 1개, model card, 그리고 자신의 이름으로 코드와 weights를 공개 release합니다. Foundation model을 처음부터 pretraining하는 것은 HydroAI lab 팀 프로젝트에만 허용되며 기본 경로가 아닙니다. Milestone: 8주차 proposal, 13–15주차 M1–M3, 16주차 demo 및 release. 전체 명세, 트랙, 루브릭: Capstone.
Entrance tickets and lab research notes may be submitted up to 48 hours late at a 25% deduction (a late ticket can therefore score at most ~1.125 of 1.5; a late note at most 1.5 of 2). After 48 hours the item scores zero — this is what the drop allowances (best 10 of 11 tickets, best 10 of 11 notes, best 5 of 7 book summaries, best 6 of 10 video summaries) exist to absorb, so spend them deliberately. Pass/fail packet items (book and video summaries) submitted within the 48-hour window still pass but are flagged late; after 48 hours they score zero. A ticket submitted after its class session still earns late credit but cannot inform the discussion, which is its actual purpose. Milestones (proposal, M1–M3, final deliverable) are not covered by the late window: they anchor in-class events and peer review, and are accepted late only by arrangement made with the instructor before the deadline. HW0 is ungraded — going to be late on it? Just tell the instructor and we'll sort it out.Entrance ticket과 lab research note는 48시간까지 25% 감점으로 늦게 제출할 수 있습니다 (따라서 늦은 ticket은 최대 약 1.125/1.5점, 늦은 note는 최대 1.5/2점입니다). 48시간이 지나면 0점이 됩니다 — drop 허용(ticket 11/10 · note 11/10 · 북 정리 7/5 · 영상 정리 10/6)이 바로 이를 흡수하기 위해 존재하므로, 신중하게 사용하시기 바랍니다. 수업이 끝난 뒤 제출된 ticket은 지각 점수는 받을 수 있지만 토론에 기여할 수 없습니다 — 토론이 ticket의 본래 목적입니다. Milestone(proposal, M1–M3, 최종 산출물)은 지각 제출 대상이 아닙니다: 수업 내 행사와 동료 평가의 기준점이므로, 마감 전에 담당교수와 사전에 합의한 경우에만 늦게 접수합니다. HW0는 채점하지 않으므로 지각 규정과 무관합니다 — 늦어질 것 같으면 미리 알려만 주세요.
If shared-server downtime, Colab preemption, or a comparable documented compute failure lands on a milestone, the milestone is graded on process rather than results: your frozen evaluation protocol, your logs, and your Weights & Biases run history are the evidence, and a run killed at epoch 40 with a clean resumable checkpoint trail is full-credit process. Report the failure when it happens, not at the deadline — this policy protects students who were visibly underway, and cannot manufacture progress that never existed.공유 서버 다운타임, Colab 선점 종료, 또는 이에 준하는 문서화된 컴퓨팅 장애가 milestone과 겹치면, 해당 milestone은 결과가 아니라 과정을 보고 채점합니다: 미리 고정해 둔 평가 프로토콜, 로그, Weights & Biases 실행 기록이 근거가 되고, epoch 40에서 끊긴 run이라도 이어서 돌릴 수 있는 checkpoint가 깔끔하게 남아 있다면 과정 점수는 온전히 인정합니다. 문제가 생기면 마감 때가 아니라 그때그때 알려 주세요 — 이 정책은 실제로 진행 중이던 학생을 보호하기 위한 것이지, 없던 진척을 만들어 주지는 않습니다.
GIST academic-integrity regulations apply in full. In this course the operative rule is the oral-defense rule of the AI-agent policy above: any line of any submission, any time — inability to explain your own repository is treated identically to submitting work that is not yours. Collaboration on ideas is encouraged and must be acknowledged; shared code outside sanctioned pair work is not. Fabricated results, doctored logs, or evaluation numbers that do not reproduce from the committed code are integrity violations, not sloppiness, and will be referred under university procedures. The closed-book Week 1 readiness check and any designated in-class assessment permit no AI tools; everywhere else, disclosure is the rule.GIST 연구윤리 규정이 전면 적용됩니다. 이 강의에서 실질적으로 작동하는 규칙은 위 AI 에이전트 정책의 구술 방어 규칙입니다: 어떤 제출물의 어떤 줄이든, 언제든 — 자신의 repository를 설명하지 못하는 것은 본인의 것이 아닌 결과물을 제출한 것과 동일하게 취급됩니다. 아이디어 차원의 협업은 권장하며 반드시 출처를 밝혀야 합니다. 승인된 pair 작업 외의 코드 공유는 허용되지 않습니다. 조작된 결과, 손댄 로그, 커밋된 코드로 재현되지 않는 평가 수치는 부주의가 아니라 윤리 위반이며, 학교 절차에 회부됩니다. Closed-book인 1주차 준비도 점검과 지정된 수업 내 평가에서는 AI 도구를 일절 사용할 수 없습니다. 그 외 모든 곳에서는 공개(disclosure)가 원칙입니다.
Both sections attend the same lectures, do the same labs, and read the same papers — the pitch stays at first-semester-PhD level, and Week 1's double reading is the honest advertisement of that. Differentiation is in assessment depth, which is legitimate for a cross-listed course: EN5425 entrance tickets must contain a methodological critique and a proposed extension, while EV4240 tickets may be summary + question, with the ticket rubric rewarding accurate understanding over novelty; graduate discussion leads are assigned a 2024–2026 foundation-model paper, undergraduate leads a classic; and on the capstone, EN5425 students must report both frozen-probe and fine-tuned results with a genuine ablation (weather track adds CRPS), while EV4240 students may put their full weight on rigorous fine-tuning and evaluation of a released checkpoint and may work in pairs with a signed contribution statement. Rubric line items are identical in kind and scaled in depth, so no one takes a different course — undergraduates get a survivable path through the same demanding material, and the add/drop filter does the rest.두 분반은 같은 강의를 듣고, 같은 lab을 하고, 같은 논문을 읽습니다 — 눈높이는 박사과정 1학기 수준으로 유지되고, 1주차부터 논문을 두 편 읽는 것이 그 솔직한 예고입니다. 다른 것은 평가의 깊이뿐이며, 교차 개설 과목에서는 자연스러운 방식입니다: EN5425의 entrance ticket에는 방법론 비판과 확장 제안이 포함되어야 하고, EV4240의 ticket은 요약 + 질문이어도 되며, ticket 루브릭은 참신함보다 정확한 이해에 보상합니다. 대학원 토론 리드에게는 2024–2026년 foundation model 논문이, 학부 리드에게는 고전 논문이 배정됩니다. Capstone에서 EN5425 학생은 frozen-probe와 fine-tuned 결과를 모두 진짜 ablation과 함께 보고해야 하고 (weather 트랙은 CRPS 추가), EV4240 학생은 공개된 checkpoint의 엄밀한 fine-tuning과 평가에 전력을 쏟아도 되며, 서명된 기여 명세와 함께 pair로 작업할 수 있습니다. 루브릭 항목의 종류는 같고 요구 깊이만 다르므로, 누구도 다른 과목을 듣는 것이 아닙니다 — 학부생에게는 같은 내용을 끝까지 따라갈 수 있는 현실적인 경로가 열려 있고, 나머지 조정은 수강정정 기간이 자연스럽게 해 줍니다.