AI開發者必學！Anthropic推免費線上課：MCP、API應用、雲端服務整合... 6堂精選課一次看

你想免費學 AI 嗎？

Anthropic Academy 是人工智慧（AI）公司 Anthropic 創立的線上學習平台。

平台課程兼具理論與實作，涵蓋 API 應用、雲端服務整合到生態系高階應用等廣泛主題。這些課程特別適合 AI 開發者、企業工程團隊，以及對 AI 領域有濃厚興趣的人士。

所有課程內容皆為英文，不過課程完全免費，學員完成後還能取得認證證書，為專業技能加分。《數位時代》以下整理出 Anthropic Academy 的 6 門課程，讓有興趣的讀者快速掌握內容、時長與報名方式等重要資訊。

Anthropic Academy 課程怎麼報名？

Anthropic Academy 的課程被託管於Skilljar 的學習平台上，使用者若想報名課程，需要先註冊一組 Skilljar 的帳號，註冊後即可登入並開始上課。

Claude with the Anthropic API

• 時長：8小時
  
• 課程介紹：這門課程主要介紹 Anthropic API，從基礎用法到進階的代理架構，學員可以學習將 Claude 整合進應用程式、實作工具呼叫、建立 RAG（檢索增強生成）流程，以及設計可預測的工作流程和彈性的代理系統。
  
• 先修條件：熟悉 Python 程式設計、基本的 JSON 資料處理知識、擁有 Anthropic API 金鑰
  
• 適合對象：需要將 Claude 整合到實際應用中的軟體工程師。
  

Claude with Amazon Bedrock

• 時長：8小時
  
• 課程介紹：這門課程將帶領學員深入了解如何透過 AWS Bedrock API 使用 Claude 模型。從最基礎的 API 請求，到進階的代理實作，學員將學會發送 API 請求、使用各種工具、建立 RAG 流程，以及操作 MCP 伺服器、運用 Claude Code 和電腦自動化等強大功能。
  
• 先修條件：熟練 Python 程式設計、基本的 JSON 資料處理知識、可使用 Bedrock 的 AWS 帳號
  
• 適合對象：想要在自己的應用程式中加入 AI 功能的開發者
  

Claude with Google Cloud's Vertex AI

• 時長：8小時
  
• 課程介紹：這門課程主要講解透過 Google Cloud 的 Vertex AI 平台使用 Claude 模型。學員可以實作 API 的核心功能（如串流和工具使用）、建立系統化的提示評估流程、理解 RAG 系統，並深入研究代理架構。
  
• 先修條件：熟練 Python 程式設計、基本的 JSON 資料處理知識、可使用 Vertex AI 的 Google Cloud 帳號
  
• 適合對象：想要在自己的應用程式中加入 AI 功能的開發者
  

Introduction to Model Context Protocol

• 時長：1小時
  
• 課程介紹：這門課程將介紹 MCP（模型上下文協議），這是一種讓 Claude 能連接外部服務和資料來源的強大協議，且無需手動撰寫工具結構。學員將學會如何建立提供資源的 MCP 伺服器，以及如何運用這些資源的 MCP 用戶端。課程中更包含一個實作專案，帶領學員親手打造一套文件管理系統。先修條件：基本的 Python 程式設計經驗、了解 async/await 模式、熟悉 API 相關概念
  
• 適用對象：想要在不撰寫大量整合程式碼的情況下，將 Claude 與外部工具和服務整合的工程師
  

延伸閱讀：MCP是什麼？定義、實例一次看懂

Model Context Protocol: Advanced Topics

• 時長：1小時
  
• 課程介紹：這門課程將深入探討 MCP 伺服器與用戶端的技術實作，涵蓋基礎的訊息傳遞到正式部署的完整策略。學員將了解 MCP 透過標準化的協議、傳輸方式和訊息格式，讓 Claude 能與外部工具和資料來源順暢互動。
  
• 先修條件：對 MCP 伺服器與用戶端有基本了解、熟悉async模式
  
• 適用對象：需要了解 MCP 協議進階功能、正在建置 MCP 伺服器正式環境的工程師
  

Claude Code in Action

• 時長：1小時
  
• 課程介紹：本課程將介紹 Claude Code——一款利用語言模型執行開發任務的指令列 AI 助手。學員將學會如何透過其工具系統，讓 Claude Code 讀取檔案、執行指令和修改程式碼。此外，課程還會涵蓋管理情境、建立自訂工作流程、用 hooks 擴充功能，以及與外部服務整合等進階技巧。
  
• 先修條件：熟悉指令列介面、能夠存取 Claude Code 並擁有 API 金鑰
  
• 適用對象：希望透過 AI 協助加快開發流程的工程師
  

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資料來源：Anthropic

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