Anthropic Academy Courses My Profile Sign Out

Работа с Claude API

31 of 85 lessons completed (36%)

Обзор курса (Show All)


Добро пожаловать на курс
Обзор моделей Claude
Accessing the API
Получение API-ключа
Making a request
Многоэтапные диалоги
Chat exercise
System prompts
Упражнение с системными подсказками
Temperature
Опрос удовлетворённости курсом
Потоковая передача ответов
Structured data
Упражнение по структурированным данным
Викторина по доступу к Claude через 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 техникам промт-инжиниринга
Знакомьтесь: использование инструментов
Project overview
Tool functions
Tool schemas
Работа с блоками сообщений
Отправка результатов работы инструментов
Многоэтапные диалоги с инструментами
Реализация многошаговых диалогов
Использование нескольких инструментов
Детализированный вызов инструментов
Текстовый редактор
Веб-поиск
Викторина по использованию инструментов с Claude
Знакомьтесь: Retrieval Augmented Generation
Стратегии разбиения текста на фрагменты
Text embeddings
The full RAG flow
Реализация RAG-процесса
Лексический поиск BM25
Конвейер RAG с мультииндексацией
Extended thinking
Image support
PDF support
Citations
Prompt caching
Правила кэширования промптов
Как работает кэширование промптов
Выполнение кода и Files API
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
Anthropic apps
Claude Code setup
Claude Code в действии
Улучшения с помощью серверов MCP
Агенты и рабочие процессы
Параллельные рабочие процессы
Цепочки рабочих процессов
Routing workflows
Agents and tools
Проверка окружения
Рабочие процессы и агенты
Викторина по агентам и рабочим процессам
Final Assessment
Course Wrap Up

Об этом курсе

Обзор курса

This comprehensive video course teaches developers how to integrate Claude AI into applications using the Anthropic API. The curriculum covers fundamental API operations, advanced prompting techniques, tool integration, and architectural patterns for building AI-powered systems. Through hands-on exercises and practical examples, participants will learn to implement conversational AI, retrieval-augmented generation, automated workflows, and leverage Claude's multimodal capabilities for processing text, images, and documents.

What You'll Learn

  • Set up and authenticate with the Anthropic API, including API key management and request configuration
  • Implement single and multi-turn conversations with proper message formatting and context handling
  • Configure system prompts and control model behavior using temperature, response streaming, and structured output formats
  • Design and execute prompt evaluation workflows with test dataset generation and automated grading systems
  • Apply prompt engineering techniques including XML tag structuring, example-based learning, and clear directive formulation
  • Integrate Claude's tool use capabilities to extend functionality with custom tools, batch operations, and web search
  • Build retrieval-augmented generation (RAG) systems with text chunking, embeddings, BM25 search, and contextual retrieval
  • Utilize Claude's extended features including extended thinking mode, image analysis, PDF processing, and citation generation
  • Implement prompt caching strategies to optimize API usage and reduce latency
  • Develop Model Context Protocol (MCP) servers and clients for standardized tool and resource integration
  • Deploy Anthropic Apps including Claude Code for automated development tasks and Computer Use for UI automation
  • Architect agent-based systems with parallelization, chaining, and routing workflows

Prerequisites

  • Proficiency in Python programming
  • Basic knowledge of handling JSON data

Who This Course Is For

  • Backend developers building AI-powered APIs and services
  • Full-stack engineers integrating conversational AI into web applications
  • Data engineers implementing document processing and knowledge retrieval systems
  • DevOps professionals automating workflows with AI assistance
  • Technical architects designing scalable AI-integrated systems
  • Software engineers transitioning to AI/ML application development
  • Developers working on chatbots, virtual assistants, or content generation tools