人工智能及其在影刀RPA中的應用AI賦能自動化流程，提升工作效率開啟高效便捷的數(shù)字化新征程內(nèi)容導讀人工智能（AI）之于影刀軟件，便是那源源不斷的創(chuàng)新活水，為其注入蓬勃動力。影刀軟件融入人工智能技術后，能夠精準識別復雜任務邏輯，快速生成自動化流程，讓原本繁瑣的操作瞬間變得簡便。數(shù)據(jù)處理AI賦能數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)智能識別與分析，提升數(shù)據(jù)價值提取效率任務執(zhí)行自動化任務執(zhí)行流程，減少人工干預，提高工作流程的準確性和效率決策輔助提供智能分析和決策支持，輔助業(yè)務人員做出更科學、更合理的決策無論是數(shù)據(jù)和文件處理、自動化任務執(zhí)行，還是業(yè)務決策輔助，人工智能都展現(xiàn)出強大的力量。本章將深入剖析影刀軟件中人工智能應用的奧秘，帶你領略人工智能如何助力開啟高效便捷的數(shù)字化新征程。學習目標通過本課程，您將掌握以下關鍵能力：人工智能基本概念掌握人工智能的基本概念，理解其發(fā)展歷程和主要分支（如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺）及其在現(xiàn)代社會中的應用。影刀工具使用方法掌握影刀中魔法指令、文字識別OCR、自然語言處理的使用方法，包括它們的核心功能、操作流程和實際應用案例。問題分析與解決能力培養(yǎng)分析和解決人工智能問題的能力，包括如何定義問題、選擇合適的技術路線、設計并實施解決方案。通過理論與實踐相結合，全面提升AI應用能力核心概念以下四個核心概念是理解人工智能在影刀RPA中應用的基礎人工智能計算機系統(tǒng)執(zhí)行通常需要人類智能才能完成的任務的能力，包括學習、推理、解決問題、理解語言和識別圖像等。AI旨在模擬、延伸和擴展人類智能，通過算法、數(shù)據(jù)和計算能力使機器展現(xiàn)出類似人類的認知能力和行為模式。魔法指令影刀RPA中的創(chuàng)新功能，允許用戶通過自然語言對話方式智能生成自動化操作指令。它降低了RPA使用門檻，使不熟悉編程的用戶也能輕松處理復雜任務，特別適用于文本正則匹配、Excel數(shù)據(jù)處理和列表/字典操作等場景。文字識別OCR光學字符識別技術利用光學技術和計算機算法將圖像中的手寫或印刷文本轉換為機器編碼文本。通過圖像處理和模式識別算法分析圖像中的字符，最終將其轉換為可編輯和可搜索的文本格式。自然語言處理NLP是人工智能領域的重要分支，旨在使計算機能夠理解、解釋、生成和處理人類的自然語言。它涵蓋文本摘要、情感分析、機器翻譯、問答系統(tǒng)等多種應用，促進人機交互和信息處理的智能化。這些概念相互關聯(lián)，共同構成了影刀RPA智能化功能的基礎AI的起源人工智能的起源可以追溯到古希臘時期，經(jīng)歷了從神話傳說到現(xiàn)在正式學科的漫長發(fā)展歷程。古希臘時期關于制造具有人類智能機器人的神話傳說，如赫菲斯托斯打造的青銅機器人20世紀初隨著計算機技術的興起，為人工智能的誕生創(chuàng)造了基礎條件1943年沃倫·麥卡洛克和沃爾特·皮茨首次提出神經(jīng)網(wǎng)絡概念，構建簡單神經(jīng)元模型1956年達特茅斯會議正式確立"ArtificialIntelligence"術語，標志著AI作為獨立研究領域誕生至今AI從理論設想發(fā)展成為影響眾多行業(yè)、擁有廣泛應用的重要領域科研人員圍繞機器學習能力、語言理解能力和邏輯推理能力等方面展開深入研究，推動人工智能不斷進步。AI的概念人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是指計算機系統(tǒng)能夠執(zhí)行通常需要人類智能才能完成的任務的能力。這些任務包括但不限于學習、推理、解決問題、理解語言、識別圖像、規(guī)劃決策等。學習從數(shù)據(jù)中獲取知識和經(jīng)驗，不斷改進性能推理通過邏輯規(guī)則處理信息，解決復雜問題問題解決分析問題情境，找到有效解決方案語言理解理解、生成和處理人類自然語言AI的目標與組成AI的旨在模擬、延伸和擴展人類的智能，通過算法、數(shù)據(jù)以及強大的計算能力相結合，使機器展現(xiàn)出類似人類的認知能力和行為模式。它涵蓋了眾多子領域，如機器學習、計算機視覺、自然語言處理等，各個子領域相互協(xié)作，共同推動人工智能在不同場景下發(fā)揮作用。AI、機器學習與深度學習的關系人工智能(AI)一個寬泛的總體概念，目標是讓機器模擬人類智能并完成各種任務，涉及不同的技術和方法。機器學習(ML)實現(xiàn)人工智能的一種重要手段，讓機器從大量數(shù)據(jù)中自動學習規(guī)律和模式，無需為每個具體任務編寫代碼。深度學習(DL)機器學習的一個分支領域，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行深層次的特征學習，處理復雜的高維度數(shù)據(jù)。AI關鍵技術領域圖像識別、語音識別、自然語言處理和具身智能是構成人工智能龐大體系的關鍵技術領域，它們各自專注于模擬人類智能的不同方面，并共同推動AI技術在現(xiàn)實世界中的廣泛應用。圖像識別識別和處理視覺信息，從靜態(tài)圖像和視頻中提取有意義的數(shù)據(jù)和內(nèi)容。應用包括安防監(jiān)控、醫(yī)療影像分析、自動駕駛等。語音識別將人類語音轉換為可讀取的文本或命令，實現(xiàn)自然的人機語音交互。應用包括智能語音助手、語音輸入法、智能客服等。自然語言處理讓計算機理解和生成人類語言，包括文本分析、情感分析、機器翻譯、問答系統(tǒng)等。應用廣泛存在于智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作等領域。具身智能將AI與機器人技術結合，使智能系統(tǒng)能夠通過物理形態(tài)與環(huán)境互動，實現(xiàn)感知、決策和執(zhí)行的閉環(huán)，拓展AI在物理世界的應用。這些關鍵技術領域相互融合、協(xié)同發(fā)展，共同推動人工智能技術的進步與應用拓展圖像識別技術演進與應用技術演進早期階段手工特征提取，效果有限深度學習時代AlexNet、VGG等網(wǎng)絡結構出現(xiàn)，識別準確率大幅提升多模態(tài)融合結合其他信息更全面地理解圖像內(nèi)容安防領域應用視頻監(jiān)控中的目標檢測與追蹤人群密度分析與異常行為識別公共安全監(jiān)控系統(tǒng)集成醫(yī)療行業(yè)應用醫(yī)學影像分析，輔助疾病診斷精準識別病灶區(qū)域提高診斷準確率與效率圖像識別技術正朝著多模態(tài)融合方向發(fā)展，結合其他信息更全面地理解圖像內(nèi)容，未來將在更多領域發(fā)揮重要作用。語音識別技術演進與應用技術演進模板匹配早期語音識別依賴模板匹配技術，通過比較輸入語音與預存模板來識別語音，效果有限。隱馬爾可夫模型利用隱馬爾可夫模型（HMM）進行語音建模，提高了識別準確率和魯棒性。深度學習RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體的應用，大幅提升了語音識別的準確率和魯棒性。應用實例智能移動設備語音助手語音識別技術廣泛應用于智能移動設備的語音助手，提供便捷的人機交互體驗。智能客服系統(tǒng)智能客服系統(tǒng)借助語音識別技術提升服務效率，解放人力，提高客戶滿意度。自然語言處理技術演進自然語言處理（NLP）技術經(jīng)歷了從簡單規(guī)則到復雜模型的演變過程，隨著計算能力和數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，NLP技術不斷突破傳統(tǒng)方法的局限，實現(xiàn)了性能的顯著提升。基于規(guī)則探索早期NLP主要依賴語言學家手工編寫的規(guī)則，通過語法和語義規(guī)則處理文本。這種方法缺乏靈活性，難以應對語言的復雜性。特點：手工規(guī)則、語法驅(qū)動機器學習統(tǒng)計分析隨著語料庫語言學的發(fā)展，NLP開始利用統(tǒng)計方法分析大量文本數(shù)據(jù)，通過機器學習算法識別語言模式和規(guī)律。特點：數(shù)據(jù)驅(qū)動、統(tǒng)計模型深度學習循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習技術，特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體的應用，使NLP取得了突破性進展，能夠更好地處理語言的上下文和語義關系。特點：自動特征學習、強大表達能力當前，NLP技術仍在快速發(fā)展中，Transformer架構和預訓練模型的出現(xiàn)進一步推動了自然語言處理領域的進步。魔法指令功能介紹影刀的"魔法指令"是一項創(chuàng)新功能，它允許用戶通過自然語言對話的方式，智能地生成自動化操作指令。這項功能極大地降低了RPA（機器人流程自動化）的使用門檻，即使是不熟悉編程的用戶也能輕松處理復雜的數(shù)據(jù)和自動化任務。自然語言交互通過對話方式智能生成自動化指令，無需編寫代碼多種數(shù)據(jù)處理能力支持文本正則、Excel操作以及列表/字典等復雜數(shù)據(jù)結構一鍵錯誤修復當指令運行出錯時，支持一鍵修復功能，提高調(diào)試效率魔法指令界面示例通過自然語言描述需求，魔法指令可自動生成相應操作魔法指令核心功能點影刀的魔法指令功能具備三大核心特性，極大提升了自動化流程的創(chuàng)建與維護效率數(shù)據(jù)處理能力支持文本正則、Excel操作及列表/字典等復雜數(shù)據(jù)結構處理快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)篩選、排序、計算、轉換、合并與去重等操作適用于各類數(shù)據(jù)處理場景，提升數(shù)據(jù)處理效率需求描述靈活性通過連續(xù)對話、上傳文件等多種方式描述自動化需求交互方式使指令生成更貼合具體業(yè)務場景無論任務簡單與否，都能通過自然語言準確傳達需求一鍵錯誤修復生成的指令運行出錯時，支持一鍵修復功能顯著提高指令的調(diào)試效率，減少排錯時間降低自動化流程維護成本，提升開發(fā)體驗魔法指令通過這些核心功能，極大地降低了RPA使用門檻，使非編程用戶也能輕松處理復雜自動化任務魔法指令操作流程1.創(chuàng)建指令2.調(diào)試運行3.修改指令4.輸出結果創(chuàng)建指令方式輸入需求：直接在文本框中輸入自動化需求從示例開始：使用系統(tǒng)提供的示例庫，選擇并修改現(xiàn)有模板調(diào)試運行功能運行指令：檢查指令可用性，進行基本調(diào)試聊天輔助：通過聊天框獲取更多指令信息輔助功能：撤銷、解釋、優(yōu)化提問等按鈕支持修改指令方式智能修改：一鍵智能修復或修改報錯指令對話修改：繼續(xù)對話，追加或修改需求源碼修改：直接編輯指令源代碼，進行精細調(diào)整輸出結果特點執(zhí)行優(yōu)化：魔法指令執(zhí)行邏輯經(jīng)過優(yōu)化，確保穩(wěn)定運行結果保存：可將日期轉換等操作的結果保存日志輸出：執(zhí)行"打印日志"指令輸出AI回答結果魔法指令案例背景案例概述在經(jīng)濟社會不斷發(fā)展的背景下，了解城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員的收入狀況對于政策制定和經(jīng)濟分析至關重要。城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資數(shù)據(jù)能夠直觀反映就業(yè)質(zhì)量和勞動力市場的價值分配。為了更清晰地展示2003年至2020年間各行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資的變化趨勢，本案例將利用影刀的魔法指令功能，將統(tǒng)計數(shù)據(jù)繪制成直觀的折線圖。數(shù)據(jù)可視化目標生成2003-2020年折線圖，展示各行業(yè)工資變化趨勢對比不同行業(yè)工資水平和發(fā)展差異基于Excel表格數(shù)據(jù)自動生成專業(yè)圖表2003-2020年按行業(yè)分城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資折線圖文字識別OCR技術原理光學字符識別（OCR）是一種利用光學技術和計算機算法將圖像中的手寫或印刷文本轉換為機器編碼文本的技術。其核心原理是通過掃描儀等設備獲取文本圖像，然后利用圖像處理和模式識別算法分析圖像中的字符，最終將其轉換為可編輯和可搜索的文本格式。圖像獲取預處理分割識別輸出文本傳統(tǒng)OCR依賴手工提取特征基于規(guī)則和模板匹配對圖像質(zhì)量要求較高識別準確率受字體、清晰度影響大基于深度學習的OCR使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡自動提取特征如AlexNet、VGG等網(wǎng)絡結構提升識別率多模態(tài)融合技術更全面理解圖像內(nèi)容顯著提升了識別的準確性和魯棒性影刀OCR功能影刀RPA中的OCR功能基于AI技術實現(xiàn)，提供了多樣化的文字識別能力，以滿足不同場景下的自動化需求。通用文字識別支持對屏幕、窗口對象、當前活動窗口、本地硬盤圖片、剪貼板內(nèi)容以及網(wǎng)絡圖片等多種來源的文字進行識別。識別區(qū)域可選擇全部或指定區(qū)域，識別結果可轉換為可編輯文本內(nèi)容。表格識別能夠識別來自本地硬盤圖片、剪貼板內(nèi)容或網(wǎng)絡圖片中的表格結構及其內(nèi)部文字內(nèi)容，并將識別結果保存至指定變量或Excel表格中?？ㄗC識別支持識別身份證、銀行卡、車牌等各類卡證信息。用戶可在下拉菜單中選擇需要識別的特定字段，如公民身份號碼、車牌號、銀行名稱等。數(shù)據(jù)來源同樣支持本地硬盤圖片、剪貼板內(nèi)容和網(wǎng)絡圖片。票據(jù)識別提供對增值稅發(fā)票、火車票、出租車票等多種票據(jù)的識別能力，可提取發(fā)票代碼、發(fā)票號碼、開票日期等關鍵信息。數(shù)據(jù)來源為本地硬盤圖片、剪貼板內(nèi)容和網(wǎng)絡圖片。驗證碼識別通過影刀或圖鑒引擎，對數(shù)字、英文、問答等類型的驗證碼進行識別，并將識別結果保存為變量。數(shù)據(jù)來源包括屏幕指定位置、網(wǎng)頁元素、Windows元素、剪貼板和本地文件。多源圖像支持影刀OCR支持多種圖像來源，包括本地文件、網(wǎng)頁截圖、剪貼板內(nèi)容和網(wǎng)絡圖片，使用戶能夠在不同場景下靈活應用OCR功能，實現(xiàn)圖像中文本信息的快速提取和處理。OCR通用操作流程使用影刀OCR功能進行文字識別的通用操作流程如下：1準備識別文件確保需要識別的圖片或文檔已準備就緒，可以是本地文件、網(wǎng)頁截圖等2打開OCR功能模塊啟動影刀RPA，在指令菜單中找到并進入OCR功能入口3導入圖片或選擇識別區(qū)域根據(jù)識別類型，選擇導入圖片文件或在屏幕上指定需要識別的區(qū)域4開始文字識別完成上述設置后，啟動文字識別程序。影刀將對導入的圖像或選定區(qū)域進行分析和處理5導出或應用識別結果識別完成后，文本結果將存儲在相應的變量中，可選擇打印輸出或應用于其他自動化流程注意：若為網(wǎng)頁內(nèi)容，需確保網(wǎng)頁已打開并處于可操作狀態(tài)。識別結果可進一步用于數(shù)據(jù)處理、文檔自動化等場景。OCR案例：識別并輸出圖中表格的數(shù)據(jù)(1/4)場景與目標場景：學生成績圖片，需要提取為可編輯數(shù)據(jù)目標：識別圖片表格信息，輸出為數(shù)據(jù)或Excel文件表格可視化操作步驟1配置AI引擎指令:配置AI引擎AI引擎:選擇"影刀"將引擎名稱保存為:影刀_ai_engine表格識別點擊"表格識別"指令使用配置的AI引擎2OCR案例：識別并輸出圖中表格的數(shù)據(jù)(2/4)2步驟二：表格識別使用"表格識別"指令提取表格結構和內(nèi)容指令設置指令:"表格識別"AI引擎配置選擇已配置的AI引擎:"影刀_ai_engine"圖像源選擇選擇圖像來源:"本地硬盤圖片"選擇學生成績截圖文件結果保存保存至變量:"student_score"表格識別結果識別結果數(shù)據(jù)結構多個表格表格ID表格區(qū)域表格列表TBL_001X:100Y:150W:400H:200ForEach循環(huán)處理表格變量名:student_score>"多個表格"循環(huán)項:行下一步配置第二個ForEach指令處理行內(nèi)單元格數(shù)據(jù)OCR案例：識別并輸出圖中表格的數(shù)據(jù)(3/4)處理行內(nèi)單元格步驟四：再次ForEach列表循環(huán)處理表格數(shù)據(jù)時，需要嵌套循環(huán)：外層遍歷行，內(nèi)層遍歷行內(nèi)單元格//第二次ForEach循環(huán)配置指令:"ForEach列表循環(huán)"列表選擇:"行">"多個單元格"輸出:循環(huán)項至"單元格"此步驟將遍歷當前行中的每個單元格，并將當前單元格賦值給"單元格"變量打印日志輸出//打印單元格內(nèi)容指令:"打印日志"日志內(nèi)容:"單元格">"內(nèi)容"執(zhí)行流程表格數(shù)據(jù)ForEach行ForEach單元格通過嵌套循環(huán)，可以訪問表格中的每個單元格內(nèi)容，并將其打印輸出。最終結果將在日志中顯示表格的完整內(nèi)容。OCR案例：識別并輸出圖中表格的數(shù)據(jù)(/4)運行與查看結果步驟1：運行流程點擊"運行"按鈕，執(zhí)行OCR識別流程步驟2：查看控制臺輸出在日志窗口中查看打印的單元格信息通過打印日志指令，可以實時查看識別的表格數(shù)據(jù)保存為Excel配置選項1：直接保存為Excel選項2：自定義處理流程刪除后續(xù)循環(huán)和打印指令刪除ForEach循環(huán)和打印指令保留Excel保存指令運行后，程序?qū)⒆詣觿?chuàng)建Excel文件，包含識別的表格數(shù)據(jù)在步驟二勾選"識別結果保存到EXCEL"設置輸出路徑：選擇保存Excel文件的位置和名稱自然語言處理技術簡介自然語言處理（NLP）是人工智能領域的一個重要分支，旨在使計算機能夠理解、解釋、生成和處理人類的自然語言。它涵蓋了文本摘要、情感分析、機器翻譯、問答系統(tǒng)等多種應用，極大地促進了人機交互和信息處理的智能化。NLP的主要應用領域文本摘要從長篇文本中自動提取關鍵信息，生成簡潔摘要情感分析識別文本中表達的情緒傾向，判斷正面、負面或中性機器翻譯將一種自然語言自動翻譯成另一種自然語言問答系統(tǒng)根據(jù)自然語言提問自動生成準確答案理解處理生成解釋影刀NLP功能影刀RPA集成了強大的NLP功能，旨在幫助用戶高效處理文本數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動化分析和決策。文本摘要自動從長篇文本中提取關鍵信息，生成簡潔的摘要，節(jié)省閱讀時間，快速把握要點。情感分析識別文本中表達的情緒傾向，判斷其是正面、負面還是中性，常用于輿情監(jiān)控和用戶反饋分析。地址識別從非結構化文本中準確提取地址信息，便于數(shù)據(jù)整理和歸類，提高數(shù)據(jù)處理效率。文本糾錯自動檢測并修正文本中的拼寫、語法錯誤，提高文本質(zhì)量，確保信息傳遞的準確性。關鍵詞提取從文本中識別出最能代表其核心內(nèi)容的詞語或短語，便于信息分類和檢索。應用價值這些NLP功能的整合，顯著提升了影刀軟件的智能化水平和自動化效率，使其能夠更輕松、高效地解決日益復雜的業(yè)務問題。天工AI生成NLP案例：計算兩個文本的相似度任務目標計算兩個英文句子的相似度：文本1:"HannawantstogotoChina."文本2:"LusywantstogotoFrance."相似度計算結果將顯示兩個文本的相似程度，取值范圍在0~1之間，數(shù)值越大表示越相似。第一步：配置AI引擎1指令操作配置AI引擎AI引擎選擇選擇"影刀"保存為"影刀_ai_engine"配置完成，準備進行相似度分析NLP案例：計算兩個文本的相似度2文本相似度分析指令路徑："自然語言處理">"文本相似度分析"AI引擎："影刀_ai_