AI图像审核技术是利用人工智能算法和机器学习技术来检验图片内容的合法性和适宜性的一项技术。在现代社会中，图片内容的监管和审核已经变得越来越重要，这是因为一些不合适或违法的图片可能对个人或社会造成伤害。因此，通过应用AI技术来进行图像审核和过滤是非常重要的。

实现AI图像审核的技术通常是基于深度学习算法和卷积神经网络（CNN）来实现的。主要的步骤是先将图像作为输入数据，经过多层卷积和池化处理来提取图像中的特征，然后将特征输入到分类器中，分类器使用训练好的模型来对图像进行合法性和适宜性判断，并返回相应的结果。

下面是一个示例代码，使用Python和TensorFlow实现了一个基本的图像审核模型：

import tensorflow as tf

#定义CNN模型
def image_classifier_model(input_shape, num_classes):
  model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
  ])
  return model

#读取数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

#将读取到的数据集数据转换成float型并标准化
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255.0

#划分训练集和验证集
x_train = train_images[:50000]
y_train = train_labels[:50000]
x_val = train_images[500