Cette nouvelle version pousse l'analyse des échecs encore un peu plus loin, ce qui en fait un outil indispensable tant pour l'amateur que pour le professionnel qui ne se satisfont pas du statu quo. La base de données de Fat Fritz 2.0 est inégalée: elle stocke les connaissances résultant de l'étude de millions de positions.
Fat Fritz 2.0 est doté de la dernière version de l'interface utilisateur la plus avancée au monde, avec des fonctions d'entraînement, une analyse automatique et une base de données contenant 1 million de parties. Un abonnement de six mois au compte Premium de ChessBase est également inclus.
Fat Fritz 2.0 à l'analyse!
• Module Fat Fritz 2* avec un nouveau réseau neuronal abyssal.
• Programme avec une interface 64-bit.
• Comprenant l'interface la plus récente du programme Fritz 17.
• Adhésion Premium au compte ChessBase pendant six mois, avec accès à toutes les fonctions et à tous les services connexes, par exemple les vidéos d'entraînement, l'accès à Playchess.com, le portail de jeu en ligne de ChessBase, les fonctions d'entraînement tactique, l'entraînement aux ouvertures, etc.
• Avec une base de données d'un million de parties.
Configuration requise:
A minima: PC Core i3 ou i5 / AMD FX o Ryzen 3, 2 GB RAM, Windows 7/8/8.1 64Bit, DirectX9, carte graphique de 256 MB RAM, lecteur DVD, Windows Media Player 11 et accès internet.
Recommendé: PC Core i7, i9 ou AMD FX, Ryzen 7/9 y Windows 10 64-Bit, 4 GB RAM, Windows 10, DirectX10, carte graphique de 512 MB RAM ou plus, Windows Media Player 11, lecteur DVD et accès internet.
Configuration requise pour l'utilisation du compte ChessBase: accès à Internet, navigateur Internet à jour, par exemple Chrome, Safari, etc. Fonctionne avec Windows, OS X, iOS, Android et Linux.
*Note: Fat Fritz 2 est un réseau de neurones artificiels original, basé sur une version modifiée de Stockfish. Stockfish est un programme open source, sous licence GPL v3, avec tous les droits réservés. Le code source ouvert Stockfish et les modifications apportées à Fat Fritz 2 peuvent être consultés sur GitHub.
