Anthropic Academy Courses My Profile Sign Out

Claude с Amazon Bedrock

0 of 83 lessons completed (0%)

Обзор курса (Show All)


Введение в курс
Обзор моделей Claude
Accessing the API
Making a request
Многоэтапные диалоги
Chat bot exercise
System prompts
Упражнение с системным промтом
Temperature
Streaming
Управление выводом модели
Structured data
Упражнение по структурированным данным
Викторина по работе с API
Prompt evaluation
Типичный процесс оценки
Генерация тестовых наборов данных
Running the eval
Оценивание на основе модели
Оценка на основе кода
Упражнение по оценке промтов
Викторина по оценке промптов
Инженерия промптов
Быть ясным и прямым
Being specific
Структура с XML-тегами
Предоставление примеров
Упражнение по промптингу
Викторина по инженерии промтов
Знакомьтесь: использование инструментов
Tool functions
JSON-схема для инструментов
Обработка ответов с использованием инструментов
Запуск функций инструментов
Отправка результатов работы инструментов
Многоэтапные диалоги с инструментами
Добавление нескольких инструментов
Batch tool use
Структурированные данные с помощью инструментов
Гибкое извлечение инструментов
Текстовый редактор
Quiz on tool use
Знакомьтесь: Retrieval Augmented Generation
Стратегии разбиения текста на фрагменты
Text embeddings
The full RAG flow
Реализация RAG-процесса
Лексический поиск BM25
Многоэтапный конвейер RAG с множественным поиском
Reranking results
Контекстный поиск
Викторина по Retrieval Augmented Generation
Extended thinking
Image support
PDF support
Citations
Prompt caching
Правила кэширования промптов
Как работает кэширование промптов
Викторина по функциям Claude
Introducing MCP
MCP clients
Project setup
Определение инструментов с помощью MCP
Инспектор сервера
Реализация клиента
Определение ресурсов
Доступ к ресурсам
Defining prompts
Подсказки в клиенте
MCP review
Викторина по протоколу Model Context Protocol
Agents overview
Claude Code setup
Claude Code в действии
Улучшения с помощью серверов MCP
Параллелизация Claude Code
Автоматическое устранение ошибок
Computer Use
Как работает использование компьютера
Качества агентов
Итоговый оценочный тест
Course wrap up

Об этом курсе

Обзор курса

This technical course provides a comprehensive guide to integrating and deploying Claude AI models through Amazon Bedrock. Developers will learn to implement Claude's API, build production-ready applications, and leverage advanced features including tool use, retrieval augmented generation (RAG), and autonomous agents. The curriculum covers practical implementation patterns, performance optimization techniques, and real-world application development using Claude's capabilities within the AWS ecosystem.

What You'll Learn

  • Utilize Anthropic models on Amazon Bedrock for multi-turn conversations and system prompt configuration
  • Build and evaluate prompts using structured approaches
  • Design and integrate custom tools using JSON Schema for function calling and batch processing
  • Develop RAG pipelines with text chunking, embeddings, BM25 search, and contextual retrieval techniques
  • Configure and optimize Claude's advanced features including extended thinking, vision capabilities, and prompt caching
  • Leverage Claude Code for automated debugging and task execution
  • Implement Model Context Protocol (MCP) for defining tools, resources, and prompts in client applications
  • Optimize inference through streaming, temperature control, and structured data extraction
  • Build evaluation frameworks for prompts using model-based and code-based grading approaches

Prerequisites

  • Proficiency in Python programming
  • Basic understanding of AWS services and Amazon Bedrock

Who This Course Is For

  • Backend developers building AI-powered applications requiring advanced language model integration
  • ML engineers implementing production RAG systems and conversational AI pipelines
  • DevOps engineers deploying and optimizing Claude models in AWS infrastructure
  • Full-stack developers creating applications with complex tool use and agent capabilities
  • Technical architects designing scalable AI systems with retrieval, caching, and performance requirements
  • Automation engineers building autonomous agents for code generation, debugging, and task automation