某智能制造工件缺陷分類項目中，技術人員照搬網絡開源模型，未結合工業(yè)現(xiàn)場工況微調參數、未優(yōu)化訓練策略，存在過擬合、泛化能力弱問題。模型在實驗數據集測試效果良好，但落地工廠復雜光照、噪聲環(huán)境后，缺陷誤判率極高，無法滿足工業(yè)質檢標準，導致項目返工重構、企業(yè)成本損耗。本案例聚焦監(jiān)督學習分類模型訓練與優(yōu)化核心課時內容，針對AI應用“照搬套用、脫離實際”的行業(yè)痛點，融入實事求是、創(chuàng)新適配、自主攻堅的思政內涵，引導學生立足工程實際、拒絕模板化套用，培養(yǎng)學以致用、求真務實的應用型創(chuàng)新素養(yǎng)。