stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تاريخ الشبكات العصبية الاصطناعية
بنية الشبكة المتكررة > الذاكرة قصيرة المدى المطولة (LSTM)

اقترح سيب هوخريتر في رسالته العلمية لدرجة الدكتوراه سنة 1991م نموذجًا ضاغطًا للسجل الزمني العصبي، مبينًا بذلك مشكلة التدرج المتلاشٍ وتحليلًا لها. وفي سنة 1993م، تمكن هذا النموذج من حل مسألة "التعلم العميق جدًّا" التي تتطلب آلاف الطبقات المتتالية في الشبكات العصبية المتكررة. اقترح هوخريتر استخدام الاتصالات المتبقية المتكررة لحل هذه المسألة، مما أدى إلى ظهور الذاكرة قصيرة المدى المطولة سنة 1995م. استطاعت هذه الذاكرة أن تتعلّم مهام "التعلم العميق جدًّا"، بفضل قدرتها على تذكر أحداث وقعت منذ آلاف الخطوات الزمنية المنفصلة. مع ذلك، لم تكن ذاكرة قصيرة المدى مطولة بالشكل الحديث بعد، حيث أُضيفت إليها فيما بعد "بوابة النسيان" سنة 1999م لتصبح الهيكل القياسي للشبكات العصبية المتكررة.
ابتكر هوخريتر ويورغن شميدهوبر شبكات الذاكرة قصيرة المدى المطولة عام 1995، وحققت هذه الشبكات أرقامًا قياسية في دقة العديد من التطبيقات. وأصبحت الخيار الأمثل في تصميم الشبكات العصبية المتكررة.
ابتداءً من عام 2006 أحدثت الذاكرة قصيرة المدى المطولة ثورة في مجال التعرف على الكلام، متفوقة على النماذج التقليدية في العديد من التطبيقات. كما حسنت الذاكرة قصيرة المدى المطولة أداء أنظمة التعرف على الكلام ذات المفردات الكبيرة، ونظم تحويل النص إلى كلام. واستُخدمت في محرك بحث جوجل الصوتي وفي ميزة الإملاء على أجهزة أندرويد.
حققت الذاكرة قصيرة المدى المطولة أرقامًا قياسية في تحسين الترجمة الآلية،  ونماذج اللغات،  ومعالجة اللغات المتعددة. وبالتعاون مع الشبكات العصبية التلافيفية، حسنت الذاكرة قصيرة المدى المطولة من أداء أنظمة الترجمة التلقائية للصور.
التعلم العميق

بدأت ثورة التعلم العميق مع الرؤية الحاسوبية المعتمدة على الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs).
يُذكر أنه على الرغم من تواجد الشبكات العصبية الالتفافية المُدرّبة بالانتشار العكسي لعقود، وتطبيقات وحدات معالجة الرسومات للشبكات العصبية لسنوات، متضمنةً الشبكات العصبية الالتفافية، إلا أن الحاجة كانت ماسة إلى تطبيقات أسرع للشبكات العصبية الالتفافية على وحدات معالجة الرسومات للتقدم في مجال الرؤية الحاسوبية. لاحقًا، ومع انتشار التعلم العميق، طورت أجهزة متخصصة وخوارزميات محسّنة خصيصًا للتعلم العميق.
يُعد التقدم الرئيسي لثورة التعلم العميق نتاج التطورات في مجال الأجهزة، خاصة وحدات معالجة الرسومات. يرجع بعض العمل المبكر إلى عام 2004. أبلغ راينا ومادهافان وأندرو نج في عام 2009 عن شبكة معتقدات عميقة تضم 100 مليون اتصال، دُربت على 30 وحدة معالجة رسومات من نوع نفيديا جي فورس جي تي اكس 280، وهي من العروض التوضيحية الأولى للتعلم العميق المعتمد على وحدات معالجة الرسومات. كما أبلغوا عن تدريب أسرع بما يصل إلى 70 مرة.
في عام 2011، حققت شبكة عصبية التفافية تسمى دان نت أنشأها دان سيريسان ويولي ماير وجوناثان ماسكي ولوكا ماريا جامبارديلا ويورغن شميدهوبر،  لأول مرة أداءً يفوق أداء الإنسان في مسابقة التعرف على الأنماط البصرية، متفوقةً على الطرق التقليدية بمعامل ثلاثة. ثم فازت بمزيد من المسابقات. كما أظهروا كيف أن استخدام التجميع الأقصى في الشبكات العصبية الالتفافية على وحدات معالجة الرسومات يُحسّن الأداء بشكل كبير.
كانت العديد من الاكتشافات تجريبية وركزت على الهندسة. على سبيل المثال، وجد كزافييه جلوروت وأنطوان بوردز ويوشوا بنجيو في عام 2011 أن دالة التنشيط ReLU تعمل بشكل أفضل من دوال التنشيط المستخدمة على نطاق واسع قبل عام 2011.
فازت شبكة ألكسنت، التي ابتكرها أليكس كريجفسكي وإيليا سوتسكيفر وجيفري هينتون، في أكتوبر 2012 بمسابقة إيمج نت واسعة النطاق بفارق كبير عن أساليب التعلم الآلي السطحية. تضمنت التحسينات الإضافية شبكة في جي جي-16 التي ابتكرها كارين سيمونيان وأندرو زيسرمان، وشبكة جوجل "إنسبشن في 3".
امتد النجاح في تصنيف الصور إلى المهمة الأكثر تحديًا وهي توليد أوصاف (تعليقات) للصور، غالبًا باستخدام مزيج من الشبكات العصبية الالتفافية وشبكات الذاكرة طويلة المدى.
كان أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في عام 2014 هو تدريب "شبكات عصبية عميقة جدًا" تحتوي على 20 إلى 30 طبقة. أدى تكديس الكثير من الطبقات إلى انخفاض حاد في دقة التدريب، وهي مشكلة تُعرف باسم "مشكلة التدهور".
وفي عام 2015 طُورت تقنيتان متزامنتان لتمكين تدريب الشبكات العصبية العميقة جداً: شبكة الطريق السريع،  وشبكة النيرونات العصبية المتبقية. وقد سعى فريق بحث شبكة النيرونات إلى تدريب شبكات أعمق من خلال تجربة حيل تدريبية مختلفة للشبكات العميقة حتى توصلوا إلى بنية الشبكة العصبية المتبقية العميقة.
الشبكات الخصومية التوليدية (GANs)

المقالة الرئيسة: شبكة خصومية توليدية
نشر يورغن شميدهوبر في عام 1991 "الفضول الاصطناعيّ: الشبكات العصبية في لعبة المحصلة الصفرية". تُمثّل الشبكة الأولى نموذجًا توليديًا يصور توزيعًا احتماليًا لأنماط الإخراج. تتعلم الشبكة الثانية، عن طريق الانحدار التدريجي، التنبؤ بردود فعل البيئة على هذه الأنماط. يمكن اعتبار شبكات الخصومة التوليدية حالةً يكون فيها رد فعل البيئة إما 1 أو 0، وهذا يتوقف على ما إذا كانت مخرجات الشبكة الأولى في مجموعة مُعطاة. ثم وُسّع هذا المفهوم إلى "تقليل القابلية للتنبؤ" لإنشاء تمثيلات مُفككة لأنماط الإدخال.
طَوّرَ آخرون أفكارًا مُشابهة لكنهم لم يطوّروها بشكلٍ مماثل. نشر أولي نيميتالو فكرة تتضمن شبكاتٍ مُتنافسة في منشور مُدونة عام 2010. لم تُنفذ هذه الفكرة قط، ولم تتضمن العشوائية في المُولّد، لذا لم تكن نموذجًا توليديًا. استخدم لي وجوسي وجروس فكرة مُشابهة لـ "جان" لنمذجة سلوك الحيوان عام 2013.
ألهم تقدير التباين في الضوضاء "جان" أيضًا،  حيثُ يستخدم نفس دالة الخسارة التي تستخدمها "جان"، والتي درسها جودفيلو خلال دراسته للدكتوراه بين عامي 2010 و2014.
أحدثت الشبكات الخصومية التوليدية (GANs)، التي قدمها إيان جودفيلو وزملاؤه عام 2014، ثورةً في مجال النمذجة التوليدية خلال الفترة من 2014 إلى 2018. وقد بلغت نماذج "ستايلغان" التي طورتها شركة إنفيديا عام 2018، مستويات عالية من الجودة في توليد الصور، مستفيدةً من بنية المولد التدريجي المتدرج في نموذج "Progressive GAN" الذي اقترحه ترو كاراس وزملاؤه. وفي هذا النموذج، يُدرب المولد بشكل تدريجي بدءًا من أحجام صغيرة وصولًا إلى أحجام أكبر، مما يشبه بناء هرم. وقد حققت الصور الناتجة عن هذه الشبكات شهرة واسعة، مما أثار جدلًا حول تقنية التزييف العميق. ومع ذلك، فقد شهد عام 2015 ظهور نماذج الانتشار التي سرعان ما حلت محل هذه الشبكات كأبرز التقنيات في النمذجة التوليدية. وقد تجسد هذا التحول في ظهور أنظمة متقدمة مثل دالي 2 وستيبل ديفوجن عام 2022.
آلية الانتباه والمحولات

المقالة الرئيسة: انتباه (تعلم الآلة)
درَسَ علم الأعصاب وعلم النفس الإدراكي الانتباه الإنساني الانتقائي. ودُرِسَ الانتباه الانتقائي السمعي في تأثير حفل الكوكتيل (كولين تشيري، 1953). واقترح دونالد برودبنت (1958) نموذج المُرشّح للانتباه. ودَرَسَ نموذج التقرير الجزئي لجورج سبيرلينج الانتباه الانتقائي للرؤية في ستينيات القرن الماضي. ولُوحِظَ أيضًا أن العمليات الإدراكية تُعدّل التحكم في حركة العين السريعة، حيث تتحرك العين بشكل تفضيلي نحو مناطق البروز العالي. ولأن النقرة المركزية للعين صغيرة، لا تستطيع العينُ تحليل المجال البصري بأكمله بدقة في وقت واحد. وهكذا، يسمح استخدام التحكم في حركة العين السريعة للعين بمسح سريع للميزات المهمة للمشهد.
ألهمت هذه الأبحاث خوارزميات، مثل متغير من نيوكونييترون. وعلى النقيض من ذلك، ألهمت التطورات في الشبكات العصبية نماذج دوائر لانتباه البصر البيولوجي.
ويُعدّ استخدام العمليات الضربّية جانبًا أساسيًا من آلية الانتباه، وقد دُرِسَ هذا الجانب تحت مسميات الشبكات العصبية ذات الرتبة الأعلى، ووحدات الضرب، ووحدات سيجما-باي، ووحدات تحكم الوزن السريع، والشبكات الفائقة.
آلية الانتباه والمحولات > الانتباه المتكرّر

في العصر الذهبي للتعلم العميق، برزت آلية الانتباه كحل مبتكر لمجموعة متنوعة من المسائل المتشابهة في مجالي التشفير وفك التشفير.
تبلورت فكرة التحويل التسلسلي للمشفر-المفكك في مطلع الألفية الثالثة. وتُعدُّ الورقتان البحثيتان اللتان نُشرتا عام 2014 الأكثر استشهادًا كأساس لبناء هذه التقنية. تعتمد بنية التحويل التسلسلي على شبكتين عصبيتين متتاليتين، عادة ما تكونا من نوع الذاكرة قصيرة المدى طويلة الأجل، تعمل إحداهما على تشفير المدخلات والأخرى على فك تشفيرها، وذلك لتحقيق أهداف مثل الترجمة الآلية. وقد أصبحت هذه البنية هي الأحدث والأكثر استخدامًا في مجال الترجمة الآلية، وساهمت بشكل كبير في تطوير آلية الانتباه والمُحوِّل.
في عام 2015، قُدّم نموذج جديد لتوليد عناوين للصور مستوحى من بنية التحويل التسلسلي. يقوم هذا النموذج بتحويل الصورة المدخلة إلى متجه ذي طول ثابت. وفي نفس العام، طبق "شو" وزملاؤه آلية الانتباه، كما استُخدمت في نموذج التحويل التسلسلي، على مهمة توليد عناوين الصور،  مستندين إلى عمل بهاداناو وزملائه في عام 2014.
آلية الانتباه والمحولات > المحول

واجهت النماذج المتسلسلة (seq2seq) مشكلة تتمثل في اعتمادها على الشبكات العصبية المتكررة، التي تعالج التسلسل بشكل تسلسلي، مما يحد من كفاءتها. وحاولت آلية الانتباه القابلة للتفكيك معالجة هذه المشكلة عبر معالجة تسلسل الإدخال بالتوازي، قبل حساب "مصفوفة المحاذاة اللينة"، مما سمح بمعالجة أكثر كفاءة.
بالتزامن مع ذلك، برزت فكرة الاستفادة من آلية الانتباه لإنشاء روابط داخلية بين عناصر التسلسل الواحد، عوضًا عن الربط بين تسلسلي الإدخال والإخراج (الانتباه المتبادل) كما هو الحال في حاسوب عصبي تفاضلي والآلات تورينج العصبية ‏. أُطلق على هذا النوع من الانتباه اسم "الانتباه الذاتي" أو "الانتباه الداخلي"،  حيث زُودت الشبكة العصبية بآلية تتيح لها التركيز على أجزاء مختلفة من التسلسل أثناء ترميزه.
دمُجت هاتين الفكرتين الأساسيتين في بنية "المحوّل" التي قدمتها ورقة بحثية بعنوان "الانتباه هو كل ما تحتاجه" في 2017. ومنذ ذلك الحين، شهدت آليات الانتباه تطورًا متسارعًا في إطار بنية المحوّل، وأصبحت عنصرًا أساسيًا في العديد من نماذج معالجة اللغات الطبيعية.
ما زالت النماذج القائمة على "سلسلة إلى سلسلة" التي تعتمد على آلية الانتباه تعاني من نفس التحدي الذي تواجهه الشبكات المتكررة، ألا وهو صعوبة توزيع العمليات الحسابية وتنفيذها بالتوازي، مما يحد من إمكانية تسريعها باستخدام وحدات معالجة الرسوميات. في عام 2016، طُبقت آلية الانتباه القابلة للتحلل على الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية، والتي تتميز بسهولة توزيع عملياتها الحسابية. وقد شكك أحد واضعي هذه التقنية، وهو جاكوب أوزكوريت، في كفاءة آلية الانتباه بمفردها لإنجاز مهمة الترجمة دون الحاجة إلى التكرار، مما يثير تساؤلات حول صحة الادعاء القائل بأن "الانتباه هو كل ما تحتاجه".
قُدِّم نموذج المحوِّل "المُشفِر-المُفكِّك" (بحجم 100 مليون مُعامِل) لأول مرة في ورقة بحثية بعنوان "الانتباه هو كل ما تحتاجه" عام 2017. ركز البحث على تحسين النماذج المتسلسلة (seq2seq) المستخدمة في الترجمة الآلية، وذلك بإزالة التكرار في معالجة الرموز المميزة، حيث يقوم النموذج بمعالجة جميع الرموز في آن واحد، مع الحفاظ على آلية الانتباه القائمة على الضرب النقطي للحفاظ على كفاءة معالجة النصوص. وقد ساهم هذا النموذج في انتشار الشبكات العصبية الكبيرة بشكل كبير بفضل قدرته على المعالجة المتوازية.
التعلم غير المراقب والتعلم ذاتي الإشراف > الخرائط ذاتية التنظيم

المقالة الرئيسة: خريطة ذاتية التنظيم
وصف تيفو كوهونين الخرائط ذاتية التنظيم (SOMs) لأول مرة في عام 1982. وتُعد الخرائط ذاتية التنظيم شبكات عصبونية اصطناعية مستوحاة من علم وظائف الأعصاب،  التي تتعلم التمثيلات منخفضة الأبعاد للبيانات عالية الأبعاد مع الحفاظ على البنية الطوبولوجية للبيانات. وتُدرب هذه الخرائط باستخدام التعلم التنافسي ‏.
تُنتج الخرائط ذاتية التنظيم تمثيلًا داخليًا للبيانات يشبه إلى حد كبير "القزم القشري"، وهو نموذج يصف التوزيع غير المتساوي للمناطق الدماغية المسؤولة عن معالجة المعلومات الحسية من أجزاء الجسم المختلفة. وبهذا الشكل، تُشكل الخرائط ذاتية التنظيم نوعًا من "الخريطة العصبية" التي تعكس العلاقات بين العناصر المختلفة في البيانات.
التعلم غير المراقب والتعلم ذاتي الإشراف > آلة بولتزمان

طُوّرت العديد من البنى والطرق خلال أعوام 1985-1995 بإلهام من الميكانيكا الإحصائية على يد تيري سينوفسكي، وبيتر دايان، وجيفري هينتون، وغيرهم، وشملت آلة بولتزمان،  وآلة بولتزمان المقيدة،  وآلة هيلمهولتز،  وخوارزمية اليقظة-النوم. صُمّمت هذه الطرق للتعلم غير المُراقب للنماذج التوليدية العميقة، لكنها كانت أكثر تكلفةً من الناحية الحسابية مقارنةً بالانتشار العكسيّ. حظيت خوارزمية تعلم آلة بولتزمان، التي نُشرت عام 1985، بشعبية لفترة وجيزة قبل أن تطغى عليها خوارزمية الانتشار العكسيّ في عام 1986.
اقترح جيفري هينتون وآخرون في 2006 "تعلّم تمثيل داخليّ عالي المستوى" باستخدام طبقات متتالية من المتغيّرات الكامنة الثنائية أو ذات القيمة الحقيقية مع آلة بولتزمان المقيّدة لنمذجة كلّ طبقة. تعدّ آلة بولتزمان المقيدة ‏ (RBM) شبكة عصبية توليدية عشوائيةً ذات تغذية أمامية قادرةً على تعلّم توزيع الاحتمالات على مجموعة مدخلاتها، بمجرّد تعلّم عدد كافٍ من الطّبقات، يمكن استخدام البنية العميقة كنموذج توليديّ من خلال إعادة إنتاج البيانات عند أخذ عينات من النموذج ("تمريرة سلفية") من أعلى مستويات تنشيط الميزات.
جوانب أخرى > تقطير المعرفة

تُعرف عملية نقل المعارف المتراكمة في نموذج ضخم إلى نموذج أصغر حجمًا بتقطير المعرفة أو تقطير النموذج. وقد بُحثت فكرة الاستفادة من مخرجات شبكة عصبية مُدرّبة لتدريب أخرى ضمن إطار ما يُعرف بشبكة المعلم والطالب. وفي عام 1992 تَمّ التعمّق في هذه الفكرة بتطبيق الميكانيكا الإحصائية على هذا الإطار، حيث اعتُبرت كلتا الشبكتين إما آلات لاجان،  أو آلات تكافؤ.
ومن الأمثلة المبكرة الأخرى على تقطير الشبكة، ما طُرح أيضًا في عام 1992 في سياق الشبكات العصبية المتكررة (RNNs). تتمثل المشكلة هنا في التنبؤ بالتسلسلات، وقد حُلّت باستخدام شبكتين عصبيتين متكررتين تعملان بالتوازي. تقوم الشبكة الأولى، المُسَمّاة "المحلل الذري"، بالتنبؤ بالتسلسل، بينما تقوم الثانية، المُسَمّاة "المُجمّع"، بالتنبؤ بأخطاء الشبكة الأولى. وفي الوقت نفسه، تتنبأ الشبكة الأولى بالحالات الداخلية للشبكة الثانية. بعد أن تصبح الشبكة الأولى قادرة على التنبؤ بدقة بالحالات الداخلية للشبكة الثانية، تبدأ في تصحيح أخطائها، وبالتالي تصبح الشبكة الثانية غير ضرورية، ممّا يؤدي إلى الحصول على شبكة عصبية واحدة في النهاية.
كانت المنهجية ذات الصلة هي ضغط النموذج أو تقليمه، حيث يُقلّل حجم الشبكة المُدرّبة. وقد استُلهمت هذه المنهجية من الدراسات العصبية التي أظهرت قدرة الدماغ البشري على التعافي من الأضرار، وقد بُحِثت في الثمانينات من القرن الماضي من خلال طرق مثل اضمحلال الوزن المتحيز،  والتلف الدماغي الأمثل.
التصاميم القائمة على الأجهزة

أَتاح تطور الدوائر التكاملية واسعة النطاق جدًا ذات أشباه الموصلات من أكسيد المعدن، التي تجمع ملايين أو مليارات ترانزستورات موسفت على رقاقة واحدة على شكل تقنية أشباه الموصّلات ذات الأكاسيد المعدنية المُتتامة، إمكانية تطوير شبكات عصبية اصطناعية عملية في الثمانينيات.
أُنشئت أجهزة حاسوبية تعتمد على تقنية أشباه الموصّلات ذات الأكاسيد المعدنية المُتتامة لكل من المحاكاة الفيزيائية الحيوية والحوسبة العصبية المستوحاة من بنية الدماغ البشري ووظيفته. كذلك قد تخلق الأجهزة النانوية فئة جديدة من الحوسبة العصبية لتحليل المكونات الأساسية ذات النطاق الواسع، حيث أن أساسها تمثيلي وليس رقميًا، بالرغم من إمكانية استخدام الإصدارات الأولى لأجهزة رقمية.
أبو تشت

| مركز و مدينة ابوتشت>  . محافظة مصرية  | مركز و مدينة ابوتشت>  . محافظة مصرية  |
| --- | --- |
علمعلم  : شعارشعار 
الموقع في جمهورية مصر العربيةالموقع في جمهورية مصر العربية: الموقع في جمهورية مصر العربيةالموقع في جمهورية مصر العربية
تقسيم إداري: تقسيم إداري
العاصمة: 
عدد المدن: مدينة واحدة
عدد الوحدات المحلية: 5 وحدات محلية قروية
الحكم: الحكم
المحافظ: عبد الحميد محمد الهجان 
جغرافيا: جغرافيا
المساحة (كم²): 
السكان: السكان
عدد السكان: 440 ألف نسمة نسمة (عام 2016)
تاريخ: تاريخ
أسماء سابقة: باتست
تاريخ التأسيس: 1962
خدمات: خدمات
التوقيت: (+2 غرينيتش)
الرمز الهاتفي: 096 (2+)
الموقع الرسمي: www.qena.gov.eg
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
أبو تشت هو إحدى مراكز محافظة قنا في صعيد مصر.
موقعه

هو أول مركز في محافظة قنا من الشمال بعد محافظة سوهاج يحده من الشمال مركز البلينا ويتبع محافظة سوهاج ومن الجنوب الغربي مركز فرشوط ونجع حمادي من الجنوب الشرقي.
تاريخه

ومن الناحية التاريخية يعتبر مركز أبو تشت ضمن حضارة نقادة الأولى أو حضارة العمرة (وهي من حضارات العصر الحجري القديم - قبل الميلاد).
أصل التسمية

أبوتشت في اللغة يعود أصل التسمية إلى اللغة الفرعونية القديمة. وهي في الأصل بادتشت أي الطريق الوادي وهو وادي سمهود القرى التابعة لها.
قرى أبوتشت > الوحدة المحلية لقرية أبو شوشة

أبو شوشة
العمرة
الخوالد
الرواتب
العوامر وبني برزة
البحري سمهود
الشرقي سمهود
الأوسط سمهود
قرى أبوتشت > الوحدة المحلية لقرية سمهود

سمهود
القبلي سمهود
كوم جابر
بلاد المال بحري
الحبيلات الغربية
قرى أبوتشت > الوحدة المحلية لقرية قصير بخانس

قصير بخانس
النجمة والحمران
المحارزة
الزرايب
الأميرية
الحبيلات الشرقية
قرى أبوتشت > الوحدة المحلية لقرية بخانس

بخانس
الرزقة
جزيرة الدوم
الحسينات
الشقيفي
القلعية
قرى أبوتشت > الوحدة المحلية لقرية القارة

القارة
الكرنك
عزبة البوصة
بلاد المال قبلي
العوامر الغربية
الرفشة
السليمات
كوم يعقوب
الجبيهة (عمان)

منطقة الجبيهة إحدى مناطق أمانة عمان الكبرى، ومركز لواء الجامعة التابع لمحافظة العاصمة في المملكة الأردنية الهاشمية. تقع شمال غرب عمّان  ويوجد فيها عدد من التجمعات السكنية والمناطق السياحية. تتميز هذه المنطقة بأنها عبارة عن وصلة تاريخية بين عدد من أحياء عمان. يحدها من الشرق مناطق عمان الشرقية مثل طبربور وطارق وضاحية الأقصى، ومن الشمال شفا بدران وأبو نصير، ومن الغرب صويلح وتلاع العلي وأم السماق، ومن الجنوب العبدلي حيث جبل الحسين ومنطقة بسمان. تنحصر الجبيهة إجمالاً بين شارع الأردن من الشرق وشارع الملكة رانيا من الغرب.
تتكون منطقة الجبيهة من عدة أحياء منها حي الجامعة وحي الرشيد (وحي قطنه يسمى شعبيا ب المدينة الرياضية) وحي المنصور وحي الزيتونة وإسكان الجامعة وغيرها.
الطقس

تتميز الجبيهة ببرودة الجو شتاءً مقارنة مع باقي مناطق عمان وتتساقط فيها الثلوج أحياناً في فصل الشتاء، وباعتدال الحرارة صيفاً.
يتراوح ارتفاع الجبيهة ما بين 950م إلى 1050م عن سطح البحر.
معالم

يمر فيها شارع الملكة رانيا العبد الله (شارع الجامعة سابقاً) وتوجد فيها الجامعة الأردنية أقدم الجامعات في المملكة الأردنية الهاشمية ويقع في حدودها التنظيمية مستشفى الجامعة الأردنية إحدى المستشفيات التعليمية في الأردن وفيها أيضاً مركز الحسين للسرطان والعديد من المكتبات والمراكز الثقافية والترفيهية.
الدوائر الحكومية في المنطقة

وزارة التعليم العالي (الأردن)
دائرة التعبئة العامة
دائرة مكافحة المخدرات
المركز الجغرافي الملكي
دائرة الإحصاءات العامة
الجمعية العلمية الملكية
دائرة ضريبة الدخل
دائرة مالية شمال عمان
دائرة الأراضي والمساحة
حماية البيئة
مركز أمن الرشيد
متصرفية ضاحية الرشيد
الصحة

يوجد في المنطقة 3 مستشفيات رئيسية هي مستشفى الجامعة الأردنية، مستشفى الملك حسين للسرطان، مستشفى الإسراء، كما يوجد بها يوجد 3 مراكز صحية حكومية ومئات الأطباء والعيادات الخاصة.
التعليم

توجد 15 مدرسة حكومية، أما المدارس الخاصة فهي: مدرسة الاتحاد، ومدرسة اليوبيل، ومدرسة الجامعة، ومدارس النور، ومدارس النمو التربوي، ومداس الإبداع التربوي، ومدارس البطريركية اللاتينية/ الجبيهة، مدارس أكسفورد ومدرسة وروضة جيل الراشد وأكاديمية ومدارس نجمة الفريد ومدارس أكاديمية ليفانت ومدارس أكاديمية الرواد الدولية.
أما بالنسبة للتعليم العالي فتوجد ضمن المنطقة الجامعة الأردنية أول جامعة في الأردن، بالإضافة إلى جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا والكلية العلمية الإسلامية وكلية الأميرة ثروت.
الترفيه والسياحة

متنزه الاستقلال
حديقة المعلم
حديقة الهدى
حديقة الصحفيين
حديقة المنهل
حديقة الراية الهاشمية
الحديقة المرورية
معرض صور

منطقة الجبيهة في عمان
منطقة الجبيهة في عمان
منطقة الجبيهة في عمان
تعايش (الحركة الاجتماعية الإسرائيلية)

تعايش هو حركة شعبية تعمل منذ عام 2000 في العمل الجماعي غير العنيف والعصيان المدني في فلسطين/إسرائيل.
تعايش (بالعبرية: תעאיוש، بالعربية: تعايش؛ تعني "التعايش" أو "الحياة المشتركة") هو حركة تطوعية شعبية تأسست في خريف عام 2000 من قبل شبكة مشتركة من الفلسطينيين والإسرائيليين اليهود لمواجهة ردود الفعل القومية التي أثارتها انتفاضة الأقصى. أعضاؤها من العرب واليهود الذين يشاركون في العمل الجماعي غير العنيف والعصيان المدني للقضاء على التمييز والفصل العنصري وإعادة الحقوق من خلال بناء شراكة حقيقية بين العرب واليهود. رؤيتهم المعلنة هي "مستقبل من المساواة والعدالة والسلام" يتم تحقيقه من خلال أعمال التضامن غير العنيفة المستمرة لـ "إنهاء الاحتلال الإسرائيلي للأراضي الفلسطينية وتحقيق المساواة المدنية الكاملة للجميع." يعملون على إبطاء ومنع الاستيلاء السريع على الأراضي والنزوح القسري، ويشاركون في مجموعة من الممارسات التي تسمى "الحضور الوقائي". وهذه هي شكل مميز من أشكال المقاومة التي تشمل توثيق انتهاكات حقوق الإنسان والقانون الإنساني الدولي، بالإضافة إلى التدخل لوقف ومنع الهجمات. معظمهم يتعلمون أو يتحدثون بما يكفي من اللغة العربية للتواصل مع شركائهم الفلسطينيين وسكان تلال جنوب الخليل.
تاريخ

تم تأسيس تعايش في خريف عام 2000 من قبل شبكة مشتركة من الفلسطينيين والإسرائيليين اليهود لمواجهة ردود الفعل القومية التي أثارتها انتفاضة الأقصى.
بدأت المجموعة في تنفيذ مهام الحضور الوقائي الأسبوعية المنتظمة للمجتمعات في الضفة الغربية المحتلة التي تواجه عنف الدولة والمستوطنين ومحاولات التهجير. تحاول المجموعة الاستفادة من هويتهم اليهودية كمواطنين إسرائيليين لوقف العنف ضد الفلسطينيين. يركز هذا الشكل الفريد من المقاومة على توثيق انتهاكات حقوق الإنسان والقانون الإنساني الدولي مع التدخل النشط لوقف ومنع الاعتداءات، مما يساهم في جمع بيانات عن عنف الدولة والمستوطنين. غالبًا ما ينام المشاركون في المنازل أو المجتمعات التي تواجه تهديدات معينة. كما يرافقون الرعاة أثناء فترات الرعي ويساعدون في حصاد الزيتون السنوي.
يتعلم العديد من المشاركين أو يمتلكون بالفعل مهارات كافية في اللغة العربية للتواصل بفعالية مع شركائهم الفلسطينيين وسكان المناطق.
تاريخ > الحالات المحددة

في يناير 2005، بدأ نشطاء تعايش، مع جوش شالوم، اللجنة الإسرائيلية ضد هدم المنازل، مراقبة الحواجز، الفوضويين ضد الجدار، وسكان قرية جيوس الفلسطينية المحلية، بزراعة مئات من شتلات الزيتون التي جلبوها معهم إلى قطعة الأرض حيث كانت جرافات المستوطنين قد اقتلعت مئات من أشجار الزيتون. قالت الناشطة وئام شبيلة، وهي محامية وناشطة في حركة تعايش:
"على الرغم من تأكيدات الشرطة والجيش، نحن لا نعترف بملكية المستوطنين لهذه الأرض. هذه الأرض تعود إلى سكان جيوس، والشركة 'جيولات هاكاركا' المرتبطة بالمستوطنين استولت عليها بناءً على الادعاء الكاذب بأنها تم بيعها لهم. القضية لا تزال في انتظار المراجعة القانونية، ولن نسمح للمستوطنين بفرض حقائق على الأرض، والاستيلاء على الأراضي الفلسطينية، وبدء إقامة مستوطنة جديدة عليها."
في عام 2007، بعد سماعهم أن مستوطنين قد سرقوا حمارًا من طفل فلسطيني من قرية طوبا، توجه نشطاء تعايش إلى مستوطنة حافات معون لاسترجاع الحمار. أوقفتهم الشرطة وقوات الدفاع الإسرائيلية في الطريق إلى طوبا وعند مدخل حافات معون. كما ساعد نشطاء تعايش سكان القرية غير المعترف بها دار الحنون في وادي عارة لإعادة تعبيد الطريق المؤدي إلى القرية بعد أن حفرتها موظفو وزارة الداخلية الإسرائيلية، حيث كان الهدم قد أمر به محكمة الصلح في حيفا في مايو 2006. تأسست قرية دار الحنون قبل 80 عامًا من قبل عائلة أبو هلال على تلة بالقرب من طريق وادي عارة، على أرض مملوكة للعائلة. في عام 1949، عندما تم نقل الأرض إلى السيادة الإسرائيلية، لم تعترف السلطات الإسرائيلية بالقرية، وطُلب من السكان الانتقال إلى القرى المجاورة.
تم إخلاء قرية يانون في أكتوبر 2004 عندما أصبح التحرش بالقرية من قبل أفري ران وأتباعه لا يُطاق، تاركين وراءهم شخصين مسنين فقط رفضا قبول قرار مغادرة القرية. تم إعادة احتلال القرية بمساعدة نشطاء السلام من تعايش وحركة التضامن الدولية. تعرض ديفيد نير من تعايش للاعتداء من قبل أفري ران في يانون.
يتذكر أحد الأعضاء، ديفيد دين شولمان، الامتنان الذي يعبر عنه سكان الكهوف في تلال جنوب الخليل تجاه متطوعي تعايش الذين يكافحون لضمان بقائهم على أراضيهم.
يُخبر سكان الكهوف ويعيدون سرد قصص زيارات المتطوعين كما يروون الأساطير؛ بالنسبة لهؤلاء الناس، تعايش مهم، مثل الأوكسجين للغارقين.
في عام 2011، تم اعتقال مستوطنين يهوديين كانا يشتبه في تورطهما في ضرب مِحتَات أبو كارش، وهو معلم فلسطيني يبلغ من العمر 30 عامًا ومقيم في السموع، نتيجة لتسجيل فيديو للحادث تم نشره من قبل تعايش وظهر على موقع يوتيوب وعلى التلفزيون الإسرائيلي.
قاموا بتنظيم قوافل من الطعام والإمدادات الطبية للفلسطينيين خلال الحصار في الانتفاضة الثانية.
المشاركة

تشكل تاريخياً ثلث مشاركي تعايش من المواطنين الفلسطينيين في إسرائيل. وكان عدد كبير من المشاركين من العلماء والأساتذة أو كانوا كذلك.