Anthropic бесплатно учит ИИ. 21 курс и маршрут на месяц

Каждую неделю кто-нибудь спрашивает меня, какой курс по ИИ купить. Обычно речь о программах за несколько сотен долларов, где половина материала пересказывает документацию. Мой ответ почти всегда один: начните с бесплатного, причём у самих разработчиков моделей.

У Anthropic, компании, которая делает Claude, есть учебная академия. Раздел обучения на сайте ведёт на academy.claude.com, а полный каталог лежит на учебной платформе Skilljar. Я прошёлся по нему целиком и собрал маршрут, который укладывается в месяц по вечерам.

Что важно знать до записи#

• Курсы бесплатные: на страницах курсов кнопка регистрации отмечена как бесплатная.
• Аккаунт Anthropic не нужен, достаточно зарегистрироваться на самой учебной платформе. А вот чтобы применять знания на практике, понадобится доступ к Claude.
• В каталоге 21 курс: от базового знакомства с ИИ до разработки агентов.

Для всех, даже если вы никогда не писали код#

AI Fluency: Framework and Foundations. Основа всей академии: около четырёх часов, 14 уроков и тест. Учит работать с ИИ результативно, рационально, этично и безопасно по модели Anthropic из четырёх навыков. Если пройти только один курс, то этот.

AI Capabilities and Limitations. Три с половиной часа и 13 уроков о том, как на самом деле устроена модель: предсказание следующего токена, откуда у неё знания, как работает рабочая память и где пределы контекста. После него перестаёшь ждать от ИИ чудес там, где их не будет, и начинаешь получать результат там, где он возможен.

Claude 101 и Introduction to Claude Cowork. Практическое знакомство с продуктами: как ставить задачи и работать с ассистентом в повседневных делах.

Отраслевые версии AI Fluency. Отдельные курсы для малого бизнеса, творческих профессий, некоммерческих организаций, преподавателей и студентов, плюс курс для тех, кто сам хочет учить других.

Building Effective Human Agent Teams. Короткий курс в бета-версии на 45 минут о том, как перейти от работы с одним ассистентом к команде из людей и агентов. Для руководителей это, пожалуй, самые полезные 45 минут во всей академии.

Для тех, кто строит продукты#

Claude Code 101 и Claude Code in Action. Первый знакомит с инструментом, второй рассчитан на разработчиков, которые уже пользуются Claude Code для разовых задач. В нём 10 уроков в четырёх блоках: как управлять длинными сессиями, как настраивать Claude под проект, как автоматизировать повторяющуюся работу и как проверять результаты запусков без присмотра.

Claude Platform 101 и Building with the Claude API. Всё о работе с моделью через API: запросы, инструменты, устройство приложений.

Introduction to Model Context Protocol и MCP: Advanced Topics. MCP это открытый стандарт, через который модели подключаются к вашим данным и сервисам. Если вы делаете агентов, без него уже не обойтись.

Introduction to agent skills и Introduction to subagents. Как упаковывать повторяемые навыки для агента и как разбивать большую задачу между несколькими субагентами.

AI Fluency for Builders, а для тех, кто работает в облаках, отдельные курсы по Claude в Amazon Bedrock и Google Cloud.

Маршрут на месяц#

Неделя 1. Фундамент. AI Fluency: Framework and Foundations и AI Capabilities and Limitations, всего около восьми часов. Задание: выбрать три рабочие задачи, которые повторяются каждую неделю, и отдать их ИИ по новым правилам.

Неделя 2. Инструменты. Claude 101, Claude Cowork и отраслевой курс AI Fluency под вашу сферу. Задание: собрать личную библиотеку из пяти проверенных запросов и шаблонов.

Неделя 3. Автоматизация. Если пишете код, Claude Code 101 и Claude Code in Action. Если нет, Building Effective Human Agent Teams и повтор практики второй недели. Задание: автоматизировать одну рутинную задачу целиком.

Неделя 4. Агенты. Introduction to Model Context Protocol, agent skills и subagents. Задание: подключить агента к одному реальному источнику данных, например к таблице, почте или базе знаний.

Как выжать из бесплатного больше, чем из платного#

• Учитесь на своих задачах. Курс даёт рамку, но навык появляется только на вашем собственном материале.
• Показывайте результат публично. Отметка о прохождении говорит, что вы посмотрели уроки. Работающая автоматизация, репозиторий или разбор кейса говорят, что вы умеете. Подробно об этом я писал в статье о том, как ИИ сожрал первую ступеньку карьеры.
• Сразу считайте деньги. Если после курсов вы начнёте строить на API, прочитайте разбор о том, как не переплачивать за ИИ в разы.
• Не привязывайтесь к одному провайдеру. Принципы из этих курсов переносятся на любые модели.

Лучшие знания об ИИ сегодня бесплатны. Платить за них приходится только временем, и это единственная инвестиция, которую за вас не сделает ни одна модель.