要約：
- ソフトウェアエンジニアリングでは、物理学の深い理解よりも数学の強固な基盤が一般的に重要である。
- AIおよび機械学習エンジニアにとっては、物理学の知識は補完的であり、数学的なバックグラウンドが不可欠である。
- 物理学の知識は特定のソフトウェア開発分野によって必要性が変わる。
- ソフトウェアエンジニアリングやAI/MLの分野で成功するためには、数学の基礎とプログラミングスキルが最も重要である。
考察：
この記事は、ソフトウェアエンジニアリングとAI/ML分野における数学的な基盤の重要性について述べています。物理学の知識は役立つスキルを提供することができますが、それほど必須ではないと述べています。AI/MLエンジニアとして成功するためには、数学的なバックグラウンドが極めて重要であり、物理学の知識は補完的なものであるという点が強調されています。特定の分野において物理学の知識が有用である場合もあるが、広く言えば、数学とプログラミングスキルが成功に不可欠であるという指摘がなされています。