告别手动整理吴恩达新课教你用AI一键提取文档信息

你是否也曾面对一堆PDF报告、扫描合同或学术论文感到头疼？手动复制、整理、归纳信息不仅枯燥耗时，还容易出错。

人工智能著名学者、斯坦福大学教授吴恩达在社交平台 X 上发帖介绍了一门新课程 —— Document AI: From OCR to Agentic Doc Extraction ，旨在讲授 如何构建精准处理文档的智能工作流：将文档拆解为多个部分，逐一精细检查，并通过多轮迭 代提取信息。

这门课程由吴恩达教授担任执行主席的 Landing.AI 团队开发，并由资深讲师 David Park 和 Andrea Traub 共同执教。

课程链接：https://www.deeplearning.ai/short-courses/document-ai-from-ocr-to-agentic-doc-extraction/

为什么值得学 ： 从“识别字符”到“理解文档”

如今， 全球大量数据被封存在 PDF、JPEG 等文档格式中 ——无论是个人笔记本电脑中的PDF、网络上的资料，还是企业云存储中的报告与记录。如何高效、智能地释放这些数据的价值，成为AI应用落地的关键挑战。

本课程正是为解决这一问题而生，它将系统性地讲解如何将复杂文档转换为语言模型可直接处理的规范化文本，并完整保留其结构与语义信息。

过去 ， 传统光学字符识别（OCR）技术 ，就像一台简单的扫描仪，只能机械地“认出”字，但完全不懂内容。例如：

它会把一份 两栏排版的论文 读得语序混乱。

它会忽略 财务报表中合并单元格 的逻辑关系。

它完全无法理解 图表 里的趋势和 复选框 代表的选择。

为此，课程重点引入了智能文档提取（ADE） 的先进范式。你可以把它想象成给AI配上了一双“智慧的眼睛”和一个“逻辑大脑”。

它会“看懂”版式 ：不仅能读字，还能理解什么是标题、什么是表格、什么是图表注释，并保持它们之间的正确关系。

它能处理复杂内容 ：面对跨页表格、发票明细、带选项的调查问卷，它能结构化地提取出干净、可用的数据。

它会“思考”和验证 ：通过多步骤的智能流程，确保提取的信息准确无误，甚至能自动判断信息的类型和关联性。

课程地址

课程主页： https://www.deeplearning.ai/short-courses/document-ai-from-ocr-to-agentic-doc-extraction/

课程内容涵盖从零搭建文档处理流程，到熟练使用ADE工具实现企业级应用的全链路学习，学完你将掌握以下技能：

构建智能体，将非结构化文件转化为结构化的 Markdown/HTML 和 JSON 格式

使用 ADE 解析表格、手写体和数学方程式等复杂数据

依据指定模式将提取的信息映射至命名字段，并利用边界框进行数据溯源与验证

通过事件驱动的文档处理方式部署 RAG 应用程序

吴恩达在课程介绍中特别强调：“当前大量数据仍沉睡在文档中，未能被有效利用。这门课不仅教你技术，更展示如何借助智能文档提取，构建真正可用的AI应用。我希望学员们能以此为起点，创造出真正有用的工具与产品。”

本课程为自定进度学习，注重动手实践与底层理解，采用框架无关的Python实现方式，确保学员掌握核心能力后能灵活运用于各类平台与场景。

如果你正在寻找将文档数据转化为AI可用资源的方法，或希望在企业中部署智能文档处理系统，那么这门课程将是你的理想选择。