Claude Academy
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Google Cloud의 Vertex AI를 활용한 Claude

Google Cloud의 Vertex AI를 통해 Anthropic 모델로 작업하기: 설정, 프롬프팅, 도구 사용, RAG, 에이전트, 프로덕션 배포 패턴.

66 레슨8.5시간9 퀴즈수료 배지
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학습 내용이 강좌를 마치면
  • Google Cloud의 Vertex AI를 통해 Claude 모델을 설정하고 구성합니다
  • 적절한 메시지 처리 및 컨텍스트 관리를 통해 다중 턴 대화를 구현합니다
  • 체계적인 테스트 워크플로우와 자동화된 채점 기법을 사용하여 프롬프트를 설계하고 평가합니다
  • XML 태그 구조화, 예시 기반 학습, 출력 제어를 포함한 프롬프트 엔지니어링 원칙을 적용합니다
  • Claude가 외부 함수 및 API와 상호작용할 수 있도록 하는 도구 사용 구현을 구축합니다
  • 텍스트 청킹, 임베딩, BM25 검색, 컨텍스트 기반 검색 기법을 사용하여 RAG 파이프라인을 개발합니다
  • 비전 기능, PDF 처리, 인용 생성, 프롬프트 캐싱을 포함한 Claude의 고급 기능을 활용합니다
  • 사용자 정의 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿을 생성하기 위해 Model Context Protocol을 구현합니다
  • 자동화된 개발 작업을 위한 Claude Code와 UI 자동화를 위한 Computer Use를 포함한 Anthropic Apps를 구성하고 배포합니다
  • 복잡한 AI 시스템을 위한 병렬화, 체이닝, 라우팅 패턴을 활용한 에이전트 기반 워크플로우를 설계합니다
Who it’s for

Devs who want to add AI features to their apps

Before you start
  • Proficiency in Python programming
  • Basic knowledge of handling JSON data
  • A Google Cloud account with Vertex AI access

과정 설명

이 과정은 Google Cloud의 Vertex AI를 통해 Claude AI 모델을 통합하고 배포하는 방법에 대한 종합적인 기술 교육을 제공합니다. 개발자는 기본적인 요청 처리부터 도구 사용, 검색 증강 생성(RAG), Model Context Protocol(MCP)을 포함한 고급 기능까지 Claude의 API 기능을 구현하는 방법을 배우게 됩니다. 커리큘럼은 실용적인 구현 패턴, 성능 최적화 기법, AI 기반 애플리케이션 구축을 위한 프로덕션 준비 워크플로우를 다룹니다.

사전 요구 사항

  • Python 프로그래밍 숙련도
  • Google Cloud Platform 사용 경험
  • JSON 데이터 구조에 대한 이해

이 과정의 대상

  • AI 기반 API 및 서비스를 구축하는 백엔드 개발자
  • 애플리케이션에 LLM 기능을 통합하는 풀스택 엔지니어
  • 프로덕션 AI 시스템을 구현하는 ML 엔지니어
  • Claude 구현을 배포하고 확장하는 DevOps 전문가
  • AI 강화 시스템 아키텍처를 설계하는 기술 아키텍트
  • 다른 LLM 제공업체에서 Claude로 전환하는 개발자
  • 문서 처리, 코드 생성 또는 자동화 워크플로우를 다루는 엔지니어

Inside the course

API로 Claude 접근하기

10 lessons

Start here for the fundamentals. Covers API authentication, basic requests, conversation management, system prompts, and structured output generation.

프롬프트 엔지니어링 기법

6 lessons

Learn to write prompts that actually work. Focuses on prompting strategies, evaluation frameworks, and systematic testing approaches.

Claude와의 도구 사용

14 lessons

Extend Claude with custom tools and functions. Build apps with function calling, multi-turn tool interactions, batch tool calling, and leverage built-in utilities.

검색 증강 생성(RAG)

10 lessons

Implementation guide for production RAG systems. Covers text chunking, embeddings, hybrid search with BM25, multi-index architectures, reranking, and contextual retrieval.

Model Context Protocol

12 lessons

The protocol for building modular AI applications. Define custom tools and resources, implement MCP servers and clients, handle the full integration lifecycle.

에이전트와 워크플로우

8 lessons

Architecture patterns for autonomous AI systems. Understand parallel execution, operation chaining, conditional routing, and effective debugging strategies.