Ce cours offre une couverture complète de l'API Claude, de l'utilisation de base aux architectures d'agents avancées. Vous apprendrez à intégrer Claude dans des applications, à implémenter l'appel d'outils, à créer des pipelines RAG, et à concevoir à la fois des workflows déterministes et des systèmes d'agents flexibles.
Développement avec l'API Claude
L'éventail complet du travail avec les modèles Anthropic en utilisant l'API Claude : prompting, utilisation d'outils, RAG, agents, MCP, et modèles de production.
9 h
Ce que vous apprendrezÀ la fin de ce cours, vous serez en mesure de
- Configurer et s'authentifier auprès de l'API Anthropic, y compris la gestion des clés API et la configuration des requêtes
- Implémenter des conversations à un ou plusieurs tours avec un formatage de message approprié et une gestion du contexte
- Configurer les invites système et contrôler le comportement du modèle à l'aide de la température, du streaming des réponses et des formats de sortie structurés
- Concevoir et exécuter des workflows d'évaluation de prompts avec génération de jeux de données de test et systèmes de notation automatisés
- Appliquer des techniques d'ingénierie de prompts, notamment la structuration par balises XML, l'apprentissage basé sur des exemples et la formulation de directives claires
- Intégrer les capacités d'utilisation d'outils de Claude pour étendre les fonctionnalités avec des outils personnalisés, des opérations par lots et la recherche web
- Construire des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) avec découpage de texte, embeddings, recherche BM25 et récupération contextuelle
- Utiliser les fonctionnalités étendues de Claude, notamment le mode de réflexion étendue, l'analyse d'images, le traitement de PDF et la génération de citations
- Implémenter des stratégies de mise en cache des prompts pour optimiser l'utilisation de l'API et réduire la latence
- Développer des serveurs et clients Model Context Protocol (MCP) pour une intégration standardisée des outils et des ressources
- Déployer des applications Anthropic, notamment Claude Code pour les tâches de développement automatisées et Computer Use pour l'automatisation de l'interface utilisateur
- Concevoir des systèmes basés sur des agents avec des workflows de parallélisation, de chaînage et de routage
Who it’s for
Les ingénieurs logiciels qui doivent intégrer Claude dans des applications de production. Que vous construisiez des chatbots, des outils d'automatisation ou des fonctionnalités basées sur l'IA, ce cours couvre les modèles d'implémentation dont vous aurez besoin.
Before you start
- Maîtrise de la programmation Python
- Connaissances de base du traitement des données JSON
- Accès à une clé API Anthropic
Inside the course
Accéder à Claude avec l'API
9 lessonsCommencez ici pour les fondamentaux. Couvre l'authentification API, les requêtes de base, la gestion des conversations, les invites système et la génération de sortie structurée.
Techniques d'ingénierie de prompts
6 lessonsApprenez à écrire des prompts qui fonctionnent réellement. Se concentre sur les stratégies de prompting, les frameworks d'évaluation et les approches de test systématiques.
Utilisation d'outils avec Claude
13 lessonsÉtendez Claude avec des outils et fonctions personnalisés. Créez des applications avec appel de fonctions, interactions d'outils multi-tours, appels d'outils par lots, et exploitez les utilitaires intégrés.
RAG et recherche agentique
7 lessonsGuide d'implémentation pour les systèmes RAG de production. Couvre le découpage de texte, les embeddings, la recherche hybride avec BM25, les architectures multi-index, le reranking et la récupération contextuelle.
Model Context Protocol
11 lessonsLe protocole pour créer des applications d'IA modulaires. Définissez des outils et ressources personnalisés, implémentez des serveurs et clients MCP, gérez le cycle de vie complet de l'intégration.
Applications Anthropic - Claude Code et Computer Use
4 lessonsDeux outils Anthropic puissants en action. Claude Code accélère les workflows de développement, Computer Use automatise les interactions avec l'interface utilisateur. Inclut des modèles d'intégration MCP.
Agents et workflows
8 lessonsModèles d'architecture pour les systèmes d'IA autonomes. Comprenez l'exécution parallèle, le chaînage d'opérations, le routage conditionnel et les stratégies de débogage efficaces.