Alberto Landi Cortiñas

Alberto Landi Cortiñas es un investigador especializado en inteligencia artificial y ciencia de datos. Actualmente colabora como investigador en el CiTIUS (Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes) de la Universidad de Santiago de Compostela (USC, España) . Anteriormente trabajó como científico de datos en la startup fintech QUASH.ai y como asociado en PwC Venezuela . Landi es Ingeniero en Sistemas por la Universidad Metropolitana (Caracas, Venezuela) y actualmente cursa un Máster en Inteligencia Artificial en la USC .

Experiencia Profesional

• Investigador Colaborador, CiTIUS – Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (USC, España) .
• Científico de Datos, QUASH.ai (startup de tecnología financiera) .
• Asistente II y Asistente I (Risk Assurance Services), PwC Venezuela .

Formación Académica

• Máster en Inteligencia Artificial (en curso), Universidad de Santiago de Compostela (España) .
• Ingeniería en Sistemas, Universidad Metropolitana (Venezuela) .

Investigación y Publicaciones

Alberto Landi Cortiñas es coautor del trabajo “Mask-net: Detection of Correct Use of Masks Through Computer Vision”, presentado en el taller LatinX in AI del ICML 2021 . En este estudio, su equipo desarrolló dos modelos de redes neuronales convolucionales (Mask-net e I-Mask-net) aplicando técnicas de aprendizaje por transferencia sobre una arquitectura base MobileNet previamente entrenada . Compilaron dos conjuntos de imágenes propios (KLD, con ~11.000 imágenes, e IMKLD, con ~1.800 imágenes), incluyendo casos de uso correcto, incorrecto y ausencia de mascarilla . Los modelos entrenados alcanzaron una precisión aproximada del 85% en la clasificación del uso de mascarillas . Esta publicación destaca su experiencia en aprendizaje profundo y visión por computador.