Claude推出13堂免費線上課程!可領官方證書,Agent Skills、Claude Code實作一次學
Claude推出13堂免費線上課程!可領官方證書,Agent Skills、Claude Code實作一次學

Anthropic推出一系列免費線上影音課程,內容囊括了 API (應用程式介面) 開發、AI 素養 (AI Fluency),以及 Model Context Protocol (模型上下文協議) 等專業領域。

這系列課程針對不同受眾量身打造,從適合新手的Claude 基礎入門,到以專業開發人員為主要對象的進階課程,更特別規劃了針對雲端環境的實戰教學,包含如何透過 Amazon Bedrock 與 Google Cloud 的 Vertex AI 平台來開發應用。

本文整理13堂課程介紹、學習目標、適合對象與背景知識要求,分為開發與技術實戰類、AI素養類以及教育與學術應用共3大類別。

完成影音課程並通過隨堂測驗後,大部分課程後還能獲得 Anthropic Academy官方核發的結業證書。

怎麼上課?

  1. 先於 Anthropic Academy 網站註冊登入
  2. 課程總覽頁面點選想要的課程,點擊「Enroll in Course」就能開始上課。
Anthropic 免費課程
圖/ 數位時代

開發與技術實戰類〉

1. Claude 基礎入門

適合新手的起步課程,教導如何將 Claude 應用於日常工作。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Claude 101
(Claude 基礎入門)
依單元而定 • 將 Claude 應用於日常工作任務
• 使用 Projects (專案) 與 Artifacts (產出物) 組織知識
• 探索企業搜尋與深入研究模式 (Research mode)
一般大眾、職場人士 無特殊技術背景要求

2. 實戰 Claude Code

深入學習 Claude Code 的指令列 (Command-line) AI 助理,課程將指導如何讓 AI 讀取檔案、執行指令並透過工具系統修改程式碼。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Claude Code in Action
(實戰Claude Code程式碼)
15 堂課
(約 1 小時)
• 掌握 Claude Code 核心工具進行檔案操作與指令執行
• 使用 /initClaude.md 有效管理上下文
• 啟用計畫與思考 模式
• 建立自動化自訂指令與串接 GitHub 進行自動化 PR 審查
• 編寫 Hooks
軟體工程師、開發者 • 熟悉基礎指令列 (CLI) 介面
• 具備 Claude Code 存取權限與 API 密鑰

3. Agent skills 簡介

學習在 Claude Code 中打造、設定與分享可重複使用的 Markdown (標記語言) 指令,讓 Claude 能在正確的時機自動套用專屬的技能。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Introduction to agent skills
(代理技能簡介)
依單元而定 • 撰寫 SKILL.md 建立可重複使用的 Markdown 指令
• 使用漸進式揭露 (Progressive disclosure) 保持上下文效率
• 設定 allowed-tools 限制工具存取
• 透過外掛程式或企業管理設定在團隊間分享技能
• 排解技能觸發失敗或優先級衝突等常見問題
開發團隊、軟體工程師 • 具備 Claude Code 基礎使用經驗

4. 使用 Claude API 開發

涵蓋 Anthropic 模型的 API 開發技巧,從基礎發送請求到建構進階的代理(Agent)架構。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Building with the Claude API
(使用 Claude API 開發)
84 堂課
(約 8.1 小時)
• 處理 API 請求、多輪對話與結構化輸出
• 系統化測試與評估提示詞
• 實作 RAG 系統 (文本分塊、嵌入、混合搜尋)
• 建構代理架構與整合 Model Context Protocol (模型上下文協議)
軟體工程師 • 精通 Python 程式設計
• 熟悉 JSON 資料處理
• 具備 Anthropic API 密鑰

5. 模型上下文協議簡介

學習如何使用 MCP 架構,不須撰寫繁瑣的樣板程式碼,即可將 Claude 連接至外部工具與資料庫,課堂最後會動手實作文件管理系統。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Introduction to Model Context Protocol
(模型上下文協議簡介)
16 堂課
(約 1 小時)
• 理解 MCP 架構與主客從通訊模型
• 使用 Python SDK 建構暴露工具的 MCP 伺服器
• 實作 MCP 客戶端以連接外部應用
• 使用 MCP Inspector 進行測試與除錯
工程師 • 具備基礎 Python 經驗
• 理解非同步 (async/await) 模式
• 熟悉 API 概念

6. 模型上下文協議:進階主題

針對 MCP 的進階技術與正式環境部署策略進行深度探討。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Model Context Protocol: Advanced Topics
(模型上下文協議:進階主題)
15 堂課
(約 1.1 小時)
• 實作具備日誌記錄與進度通知的 MCP 伺服器
• 處理 MCP 客戶端與伺服器間的雙向通訊
• 使用 Roots 權限模型設定安全的檔案系統存取
• 實作採樣 (Sampling) 回呼以啟用伺服器發起的 LLM 請求
• 比較 stdio 與 HTTP 傳輸模式的優劣
•使用 JSON-RPC 訊息進行除錯
進階工程師 • 了解基礎 MCP 伺服器與客戶端概念
• 熟悉非同步程式設計模式

7. 在 Amazon Bedrock 使用 Claude

專注於如何在 AWS (亞馬遜雲端運算服務) 的 Bedrock 平台上運用 Claude 模型。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Claude with Amazon Bedrock
(在 Amazon Bedrock 使用 Claude)
85 堂課
(約 8 小時)
• 透過 AWS Bedrock (boto3) 函式庫發送 Claude 模型請求
• 建構 RAG 管道、多步驟工具執行工作流程
• 最佳化提示詞快取與進階思考功能
• 實作 Computer Use (電腦操作) 進行 UI 自動化
開發人員 • 精通 Python 程式設計
• 熟悉 JSON 資料處理
• 具備開通 Bedrock 權限的 AWS 帳號

8. 在 Google Cloud Vertex AI 使用 Claude

針對 Google Cloud 平台開發者設計,教導如何透過 Vertex AI 平台無縫整合 Claude。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Claude with Google Cloud's Vertex AI
(在 GCP Vertex AI 使用 Claude)
85 堂課
(約 8 小時)
• 使用 Anthropic SDK 在 Vertex AI 進行身分驗證
• 根據智能、速度與成本權衡選擇合適的模型
• 建構 RAG 管道、實作網路搜尋與檔案操作等工具呼叫
• 設計條件式路由與平行執行的代理工作流程
開發人員 • 精通 Python 程式設計
• 熟悉 JSON 資料處理
• 具備開通 Vertex AI 權限的 Google Cloud 帳號

AI 素養類〉

9. AI 素養:框架與基礎

由 Anthropic 與大學教授攜手打造的基礎課程,強調超越寫提示詞的負責任 AI 協作概念。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
AI Fluency: Framework & Foundations
(AI 素養:框架與基礎)
14 堂課
(約 1.1 小時)
• 理解生成式 AI 系統的基礎、能力與限制
• 深入學習 4D 框架:委託、描述、洞察、勤勉
• 針對創意、商業與教育情境撰寫有效提示詞並迭代
一般大眾、跨領域專業人士 無特殊技術背景要求

10. AI 素養教學課

進階的教學指南,重點在於如何在課堂上教授並評估學生的 AI 素養。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
Teaching AI Fluency
(AI 素養教學)
7 堂課
(約 0.6 小時)
• 透過 4D 框架搭建學生 AI 素養的學習鷹架
• 設計能同時衡量 AI 素養與學科專業知識的作業
• 建立跨學科有意義整合 AI 教學的機構量能
大學教師、教學設計師 • 建議先完成《AI 素養:框架與基礎》課程
• 具備實際教學或課程開發職責
• 擁有任一 AI 聊天工具 (如 Claude.ai) 權限

教育與學術應用類〉

11. 給教育工作者的 AI 素養課

協助教師、教學設計師與學校管理者,將 4D 框架融入自身的教學實踐中。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
AI Fluency for Educators
(給教育工作者的 AI 素養)
4 堂課
(約 0.4 小時)
• 將 4D 框架應用於教學實踐與課程設計
• 使用 AI 作為思考夥伴以製作連貫的學習教材
• 開發真實評量 (Authentic assessments)
• 為學生樹立負責任的 AI 協作榜樣
大學教師、教學設計師、學校管理層 • 建議先完成《AI 素養:框架與基礎》課程
• 具備實際教學或課程開發職責
• 擁有任一 AI 聊天工具 (如 Claude.ai) 權限

12. 給學生的 AI 素養課

專為學生量身打造,探討如何將 AI 作為思考夥伴,而非單純的代筆工具。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
AI Fluency for Students
(給學生的 AI 素養)
5 堂課
(約 0.5 小時)
• 將 4D 框架應用於學術作業與職涯規劃
• 將 AI 視為深化概念理解的思考夥伴
• 在與 AI 系統合作時,維持個人主動性 (Agency)、判斷力與學術誠信
學生 • 建議先完成《AI 素養:框架與基礎》課程
• 擁有任一 AI 聊天工具 (如 Claude.ai) 權限

13. 給非營利組織的 AI 素養課

由 Anthropic 與慈善組織 GivingTuesday 攜手推出,專為 NGO/NPO 工作者(涵蓋募款、營運與通訊人員)量身打造。課程核心在於引導學員運用4D 框架將 AI 融入日常工作。

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課程名稱 課程規模 核心內容與學習目標 適合對象 背景知識要求 可領官方結業證書
AI Fluency for nonprofits
(給非營利組織的 AI 素養)
9 堂課
(約 0.9 小時)
• 將 4D 框架應用於募款、通訊、營運等非營利組織任務
• 練習撰寫具備豐富上下文的提示詞並批判性評估 AI 輸出
• 判斷適合委託給 AI 的任務,並確保資料隱私與分析準確性
• 自動化工作流程並將 AI 深思熟慮地整合至組織中
非營利組織從業人員 (募款、通訊、專案執行、營運與領導階層) • 建議先完成《AI 素養:框架與基礎》課程
• 擁有任一 AI 聊天工具 (如 Claude.ai) 權限

延伸閱讀:Claude Code為什麼那麼強?2張圖表看懂,Anthropic營收成長速度將超越OpenAI

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

關鍵字: #Claude
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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

Mastercard-05.jpg
回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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