Luke Gavin

Leitung der Niederlassung von Agerris in Victoria bei der Zusammenarbeit mit Kunden in den Bereichen Analyse und Anwendungen Entwicklung neuer Maschinen für maschinelles Lernen (ML) und Verbesserung der Pipeline, die erforderlich ist, um sie für die Erkennung von verschiedenen Kulturpflanzen und Unkraut zu trainieren. Softwareentwicklung mit ROS, Python und SQL bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen und anschließende Verwendung von AWS und DBeaver zur Verwaltung aller Daten.

Arbeit an der Verbindung verschiedener Backend- und Frontend-Dienste und Entwicklung neuer Funktionen für maschinelles Lernen, weitere Automatisierung der Datenverarbeitungs- und Analysepipeline

Webentwickler, erstellt Webanwendungen mit Node.js, Angular und Python. Verwendung verschiedener Container für die Entwicklung mit Docker. Verwaltung von Daten und neuen Datenbanken und Tabellen mit MongoDB und MySQL.

Ich bin selbständig und arbeite an Projekten und bilde mich über die neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens fort. Außerdem unterrichte ich jeden, der Hilfe bei seinem Universitätsstudium benötigt, oder jede Person, die die Idee liebt, zu lernen, wie man robustere und effizientere Programme erstellt.

In Gruppen- und Einzelunterricht unterrichte ich erfahrene Programmierer in objektorientierter Programmierung(OOP) in der Sprache C# mit Visual Studio. Außerdem helfe ich Studenten beim Programmieren und Erlernen von JavaScript- und Ruby-Programmen.

Im Rahmen eines von der NASA eingerichteten Projekts wurde ein Team zusammengestellt, das die Aufgabe hatte, ein Experiment zu entwerfen, mit dem die Anwendungen von MR-Flüssigkeiten in der Mikrogravitation 30 Tage lang auf der Internationalen Raumstation getestet werden sollten. Ich war Teil des Programmierteams, leitete das elektrische Schaltungsdesign und war für das 3D-Design des mechanischen Systems verantwortlich.

Worked on training a convolutional neural network and implementing image processing techniques such as HoG features SVM training and Bag of Features to identify and classify specific group of microscopic cells. This research project was was awarded to high achieving ambitious students to and develop their skills in machine learning and computer vision to develop working well-trained neural networks.

Schlüsselrolle in der Zusammenarbeit mit dem Automatisierungsteam bei der Entwicklung und Verbesserung der automatisierten Systeme für den Betrieb der verwendeten Hydrokulturanlagen. Er baute die Prototypen dieser Systeme von Grund auf. Schaffung isolierter Umgebungen zum Testen einer Reihe verschiedener Sensoren, die später in einigen unserer automatisierten Systeme eingesetzt wurden. Programmierung der automatisierten Systeme, um sie effizienter zu machen.