AITR - Türkiye'nin Yapay Zeka Platformu
Platform, yapay zeka düzenlemeleri ve stratejileri üzerine odaklanarak Türkiye'nin dijital dönüşümündeki hukuki ve etik altyapıyı destekliyor. Araştırma ve Geliştirme Stratejik Planı ile sektörün yol haritasını oluşturması, kurumun en büyük değeri. Hem kamu hem özel sektör nezdindeki temsil gücü, onu ekosistem için vazgeçilmez bir referans noktası yapıyor.
- Yapay zeka politikaları ve etik odaklılık
- Stratejik Ar-Ge planlama yetkinliği
- Kamu ve özel sektör köprüsü

AITR - Türkiye'nin Yapay Zeka Platformu, akademik tasarım denetiminde 61/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (74); görece geliştirilebilir alanları estetik (24) ve marka kimliği (28).
AITR - Türkiye'nin Yapay Zeka Platformu, Makine Öğrenmesi Araştırma alanında bir web sitesi. Ölçüm motorumuzun verdiği puan 61/100, kalite düzeyi ise "Orta". Puan tek bir ölçüme değil; renk, tipografi, erişilebilirlik ve teknik performans ölçümlerinin toplamına dayanıyor. Sitenin güçlü yönleri ve geliştirilebilecek alanları bu sayfadaki raporda ayrı ayrı listeleniyor.
Tasarım Denetimi
Renk, tipografi, erişilebilirlik ve etkileşim ölçümlerinden oluşan ayrıntılı rapor.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Makine Öğrenmesi Araştırma
AITR - Türkiye'nin Yapay Zeka Platformu bu kategoride 16 puan üzerinde (sektör ortalaması 45/100). En iyi %36 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için önce CrUX (Chrome User Experience Report, gerçek kullanıcılardan toplanan saha verisi) kullanılır. CrUX verisi yoksa Lighthouse (kontrollü test ortamı) devreye girer. İki kaynak farklı koşullarda ölçtüğü için bazı değerler birbirinden ayrışabilir. Örneğin sunucu yanıtı (TTFB) testte hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların ana içeriği görme süresi (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha uzun çıkabilir. İki değer de doğrudur, yalnızca farklı koşulları yansıtır.

