据DeepLearning.AI报道，文档AI流程对于信息检索至关重要，特别是在企业将工作流迁移到云环境时。该机构与LandingAI合作推出的新指南，展示了如何通过RAG与智能代理实现高级文档解析与抽取，这一环节常被忽视。此外，指南还详细介绍了如何结合AWS S3、Lambda和Bedrock等服务，帮助企业构建可扩展且可投入生产的文档自动化管道。该方案提升了文档自动化效率，推动企业级应用落地。

据DeepLearning.AI在Twitter上表示，由于缺乏机器可读格式，从PDF、PPT和Word文档中提取和分析数据一直是一个难题，难以实现自动化和大规模处理。DeepLearning.AI与LandingAI合作推出相关课程，聚焦AI在文档处理领域的应用，帮助企业通过AI实现文档数据的自动提取和分析，提升流程效率。据DeepLearning.AI报道，这为企业带来文档自动化处理的巨大商机。

据DeepLearningAI在Twitter上的消息，DeepLearningAI与LandingAI合作推出新课程“文档AI：从OCR到智能文档抽取”，旨在帮助用户自动化文档数据提取和格式化流程。据DeepLearningAI报道，该课程教授先进的OCR和AI文档抽取工具，能显著减少手动录入，提高企业数据处理效率，为希望应用文档AI技术的专业人士带来实际生产力提升。

据DeepLearning.AI官方消息，其与LandingAI合作推出的“文档AI：从OCR到智能文档提取”课程，系统讲解了如何从包含手写公式、嵌套标题或重叠水印的复杂文件中智能提取信息。课程内容涵盖光学字符识别、版面检测及自动化文档读取，助力企业提升数据提取和处理效率，满足智能文档处理的行业需求。

据DeepLearning.AI称，传统OCR只能识别字符，无法理解表格、发票和表单中的标题、合计或复选框等结构化元素（来源：DeepLearning.AI，2026年1月24日）。为解决这些问题，DeepLearning.AI与LandingAI联合推出“Document AI: From OCR to Agentic Doc Extraction”课程，教授如何构建AI智能代理，将文档分解、应用专用工具，并将信息准确映射到预期格式。这一方法推动复杂文档处理自动化，为企业利用最新AI技术实现高效数据提取和流程优化带来巨大商业机会。

据Andrew Ng（@AndrewYNg）在推特发布的信息，LandingAI推出了一门新课程《Document AI: From OCR to Agentic Doc Extraction》，由David Park和Andrea Kropp授课（来源：Andrew Ng推特，2026年1月14日）。该课程聚焦于如何从PDF、JPEG等非结构化文档中提取结构化数据，涵盖了构建基于AI的智能文档抽取系统的实用方法，包括先进的光学字符识别（OCR）和自动化流程。对于需要处理大量文档数据的企业来说，这一课程为实现文档工作流自动化、提升数据准确性和加快决策速度提供了AI落地应用和商业机会（来源：Andrew Ng推特，2026年1月14日）。

根据@DeepLearningAI的消息，与LandingAI合作推出的新课程《Document AI: From OCR to Agentic Doc Extraction》介绍了Agentic Document Extraction（ADE）技术。该方法突破传统OCR限制，使AI能够将文档视为视觉对象，精准解析表格、图表、表单及阅读顺序，并以结构化的Markdown和JSON输出，数据与页面特定区域关联。课程由David Park和Andrea Kropp授课，强调ADE在业务自动化、文档分析和流程集成中的实际应用，显著提升企业数据提取效率（来源：@DeepLearningAI，2026年1月14日）。