深い学習の中間の難易度に関する本は次のとおりです。

1. Goodfellow、Bengio、およびCourvilleによるディープラーニング（ディープラーニング）：この本は、大学レベルに適した深い学習の基本理論と技術を紹介する教科書です。

2.「Pythonを使用したディープラーニング）FrançoisChollet：この本は、初心者にとってよりフレンドリーなPythonとKerasを使用して深い学習モデルを構築する方法を紹介します。

3.「深い学習のTensorflow」南、強い実用性のある本の本。

4.「FastaiとPytorchのコーダーの深い学習）Jeremy HowardとSylvain Gugger：この本は適切でコードです。

これらの本は、特定のプログラミングと数学的基盤をすでに持っている読者に適した、深い学習の基本理論と実用的な応用をカバーしています。読者は、自分の興味やニーズに応じて読むために適切な本を選択できます。
以下是一些关于深度学习中等难度的书籍推荐：

1.《深度学习》(Deep Learning) by Goodfellow, Bengio, and Courville ：这本书是一本介绍深度学习基本理论和技术的教材，适合作为大学水平的教材。

2.《深度学习入门》(Deep Learning with Python) by François Chollet ：这本书介绍了使用Python和Keras构建深度学习模型的方法，对于初学者来说比较友好。

3.《深度学习之TensorFlow》(Hands-on machine learning with Scikit-learn Keras and TensorFlow) by Aurélien Géron ：这本书包含了使用Scikit-learn、Keras和TensorFlow实现深度学习模型的详细指南，是一本实践性比较强的书。

4.《深度学习实战》(Deep Learning for coders with fastai and PyTorch) by Jeremy Howard and Sylvain Gugger ：这本书适合那些想要使用Python和PyTorch实现深度学习模型的读者，内容深入浅出，包含了大量的实例和代码。

这些书籍涵盖了深度学习的基础理论和实际应用，适合那些已经具备一定编程和数学基础的读者。读者可以根据自己的兴趣和需求选择合适的书籍进行阅读。