Yapay Zeka ve Teknoloji Akademisi
Genç yeteneklere yönelik kariyer odaklı yaklaşımı ve teknoloji girişimciliğini destekleyen müfredatı ile Türkiye'nin teknoloji geleceğine yatırım yapan en aktif sivil girişimlerden biridir.
- Uygulama Geliştirme Programları
- Kariyer Hızlandırma Etkinlikleri
- Proje Bazlı Öğrenme

Yapay Zeka ve Teknoloji Akademisi, akademik tasarım denetiminde 60/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (91) ve içerik (75); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (43) ve etkileşim tasarımı (46).
Yapay Zeka ve Teknoloji Akademisi, tarafından tasarlanan bu Yapay Zeka Destekli Eğitim platformu olarak 60/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. içerik tüketim deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup öğrencilerin ve eğitmenlerin temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Yapay Zeka Destekli Eğitim
Yapay Zeka ve Teknoloji Akademisi bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 48/100. En iyi %50 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

