吴恩达新课：文档AI从OCR到智能提取，构建PDF信息自动处理工作流

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。现在，一种更智能的解决方案正逐渐成为现实。

著名人工智能学者、斯坦福大学教授吴恩达近期在其社交平台X上推介了一门新课程——《Document AI: From OCR to Agentic Doc Extraction》。这门课程旨在系统性地讲授如何构建能够精准处理文档的智能工作流。其核心思路是将复杂文档拆解为多个部分，进行逐一精细检查，并通过多轮迭代来完成信息提取。

该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/

课程价值：从“识别字符”到“理解文档”

如今，全球有海量数据被封存在PDF、JPEG等各式各样的文档中——无论是个人电脑里的资料，企业云端的报告，还是网络上的公开文献。如何高效、智能地释放这些数据的价值，已成为推动AIGC等人工智能应用落地的关键挑战之一。

本课程正是为应对这一挑战而生。它将系统性地讲解如何将复杂的文档转换为语言模型可直接处理的规范化文本，并在此过程中完整保留文档本身的结构与深层语义信息。

回顾过去，传统的光学字符识别（OCR）技术更像一台功能单一的扫描仪。它只能机械地“认出”字符的形状，却完全无法理解内容。例如：

• 它会将一份采用两栏排版的学术论文读得语序混乱、难以理解。
• 它会彻底忽略财务报表中合并单元格所蕴含的逻辑关联。
• 它对于图表中展示的趋势，或者复选框所代表的选择，更是完全无能为力。

为此，课程重点引入了智能文档提取（Agentic Document Extraction, ADE）这一先进范式。你可以将其理解为给AI配备了一双“智慧的眼睛”和一个具备逻辑推理能力的“大脑”。

1. 它能“看懂”文档版式：不仅识别文字，更能理解什么是标题、段落、表格以及图表注释，并保持这些元素之间的正确层级与关联关系。
2. 它能处理复杂内容：面对跨页的表格、罗列明细的发票、带有选项的调查问卷，它可以结构化地提取出干净、可直接使用的数据。
3. 它会“思考”与验证：通过设计多步骤的智能体（Agent）流程，确保提取的信息准确无误，系统甚至能自动判断信息的类型及其内在关联性。

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

课程内容覆盖从零开始搭建文档处理流水线，到熟练运用ADE工具实现企业级应用的全链路知识。完成学习后，你将能够掌握以下核心技能：

• 构建智能体（Agent），将非结构化的文档文件转化为结构化的Markdown、HTML或JSON格式。
• 使用ADE工具解析表格、手写体文字以及数学方程式等复杂数据形态。
• 依据预先定义的模式（Schema），将提取出的信息精准映射到指定的命名字段中，并能利用边界框（Bounding Box）进行数据溯源与结果验证。
• 通过事件驱动的方式，部署结合了检索增强生成（RAG）技术的文档处理应用程序。

吴恩达在课程介绍中特别强调：“当前仍有海量数据沉睡在各种文档中，未能被有效激活和使用。这门课程不仅教授技术，更致力于展示如何借助智能文档提取，构建出真正可解决实际问题的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。”

本课程采用自定进度的学习模式，注重动手实践与对底层原理的理解。课程演示采用框架无关的Python实现方式，确保学员在掌握核心能力后，能够灵活地将所学应用于各类开发平台与业务场景。

如果你正在寻找将文档数据转化为AI可用资源的高效方法，或计划在企业内部部署智能文档处理系统，那么这门课程将是一个非常理想的起点。